prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients
时间: 2024-04-21 17:28:14 浏览: 14
这是一个用 R 语言进行二元 logistic 回归模型拟合的代码,其中 glm.fit() 函数用于进行广义线性模型的拟合,family = binomial(link = "probit") 指定了模型的 family 为二项分布,link 为 probit 连接函数,用于建立响应变量 y 与预测变量 x 之间的关系。函数返回的是拟合模型的系数,包括截距和各个自变量的系数。这个代码用于建立一个基于 probit 连接函数的 logistic 回归模型,并用样本数据 x 和 y 进行拟合,得到模型的系数。这个模型可以用于预测新的观测数据的标签。
相关问题
prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients # probit建模 logit.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "logit"))$coefficients # logit建模 linear.fit <- glm.fit(x,y,family = gaussian(link = "identity"))$coefficients # 线性回归建模 coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit) #改为python
在Python中,使用statsmodels库中的glm()函数可以实现类似的功能。下面是代码示例:
```python
import statsmodels.api as sm
# probit建模
probit_model = sm.GLM(y, sm.add_constant(x), family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.probit))
probit_fit = probit_model.fit()
prob_fit = probit_fit.params
# logit建模
logit_model = sm.GLM(y, sm.add_constant(x), family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.logit))
logit_fit = logit_model.fit()
logit_fit = logit_fit.params
# 线性回归建模
linear_model = sm.OLS(y, sm.add_constant(x))
linear_fit = linear_model.fit()
linear_fit = linear_fit.params
# 合并系数矩阵
coef_mat = np.column_stack((prob_fit, logit_fit, linear_fit))
```
其中,add_constant()函数用于在原始的特征矩阵x中添加一列常数项,以便拟合截距。sm.families.Binomial()表示使用二项分布作为响应变量的分布模型,link参数用于指定链接函数,probit表示使用probit函数,logit表示使用logistic函数,identity表示使用恒等函数。最后,np.column_stack()函数用于将三个系数数组按列合并成一个系数矩阵。
n <- 10000000 p <- 10 x <- matrix(rnorm(n*p),ncol = p) beta <- matrix(c(1:p),ncol = 1) z <- x %*% beta condprob <- pnorm(z) y <- matrix(rbinom(n,size = 1,prob = condprob),ncol = 1) prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients logit.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "logit"))$coefficients linear.fit <- glm.fit(x,y,family = gaussian(link = "identity"))$coefficients coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit) print(coef.mat) prop.mat <- cbind(prob.fit/logit.fit,prob.fit/linear.fit,logit.fit/linear.fit) print(prop.mat)
这段代码用于生成一个包含n个观测值和p个预测变量的数据集,然后使用不同的广义线性模型(GLM)对y(响应变量)进行建模。具体来说,这里使用logit、probit和线性模型对y进行建模,并输出每个模型的系数矩阵和该矩阵中每个参数的比例矩阵。其中,logit和probit模型是二元响应变量的GLM,而线性模型是用于连续响应变量的GLM。