pr<- glm(b$Group~ Age+Gender+BMI, data=b, + family=binomial(link = "logit")) Error in eval(family$initialize) : y值必需满足0 <= y <= 1
时间: 2024-06-04 10:12:20 浏览: 23
This error message is in Chinese and it says "y values must satisfy 0 <= y <= 1". This means that the response variable (b$Group) used in the logistic regression model (glm) needs to have values between 0 and 1. It is likely that the response variable is not coded correctly as a binary variable (0 or 1) and may have values outside the range of 0 and 1.
相关问题
ps_model <- glm(group ~ age+gender, data = data, family = "binomial") data$ps <- predict(ps_model, type = "response") 是什么意思
这段代码使用了R语言中的glm函数,对一个二分类变量group进行逻辑回归分析,其中自变量(age和gender)与因变量(group)之间的关系是通过估计系数来建模的。数据集data用来拟合模型;family参数指定了使用二项分布作为因变量的分布;predict函数用于在训练数据上进行预测,type参数指定了输出类型为response,即模型对每个样本的预测概率值,这些概率值将被保存在data数据集的一个新列ps中。因此,这段代码的作用是建立一个逻辑回归模型,预测每个样本属于某一类别的概率值,并将这些概率值保存在数据集中。
model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data,family = binomial),如果换成多元的,family = binomial怎么变
如果要将这个二项式广义线性模型转换成多项式广义线性模型,只需要将family参数的取值从binomial改为multinomial或者mlogit即可。
multinomial用于多分类问题,其中因变量有三个以上的类别,而mlogit则用于多项Logit模型,用于处理多元分类问题。
以下是一个示例代码,演示了如何拟合一个多项式广义线性模型:
```
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 拟合多项式广义线性模型
model <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data, family = multinomial)
# 计算对数似然值
logLik(model)
```
在上面的代码中,我们使用glm函数拟合了一个多项式广义线性模型,其中因变量y有三个以上的类别,自变量有x1、x2和x3。我们将family参数设为multinomial,以指定模型的误差分布为多项式分布。最后,我们使用logLik函数计算了这个模型的对数似然值。
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