prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients

时间: 2024-04-21 16:28:14 浏览: 171
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2.CS229-Prob.pdf

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。
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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

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...

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...

n <- 10000000 p <- 10 x <- matrix(rnorm(n*p),ncol = p) # n行p列的随机矩阵x，其中每个元素都服从标准正态分布 beta <- matrix(c(1:p),ncol = 1) # p行1列的系数矩阵beta，其中第i个元素为i z <- x %*% beta # x与beta的矩阵乘积 condprob <- pnorm(z) # 计算二项式分布的概率参数condprob，即每个观测值y为1的概率 y <- matrix(rbinom(n,size = 1,prob = condprob),ncol = 1) # n行1列的随机矩阵y，其中每个元素都服从二项式分布 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) # 将三个模型的系数矩阵按列合并为一个p行3列的矩阵coef.mat print(coef.mat) prop.mat <- cbind(prob.fit/logit.fit,prob.fit/linear.fit,logit.fit/linear.fit) # 计算三个模型系数之间的比例，并将它们按列合并为一个p行3列的矩阵prop.mat print(prop.mat)

接下来，使用三种不同的link函数，分别对y和x进行回归拟合，并输出各个系数的值。最后，将三个模型的系数进行比较得到prop.mat。 如果您想使用其他语言或库进行回归分析，可以将代码中的glm函数替换为对应语言或库...

逐句解释此代码超详细fit.logit<-glm(class~.,data=df.train,family=binomial()) summary(fit.logit) prob<-predict(fit.logit,df.validate,type="response") logit.pred<- factor(prob > .5,levels = c(FALSE,TRUE),labels=c("benign","malignant")) logit.perf<-table(df.validate$class,logit.pred, dnn=c("Actual","Predicted")) logit.perf

1. fit.logit<-glm(class~.,data=df.train,family=binomial())：这一行代码定义了一个逻辑回归模型，使用glm()函数训练，其中class是因变量，~.表示使用所有的自变量（除了因变量）来训练模型，data=df....

prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit()

glm方法的三个参数分别为因变量y、自变量x和一个描述模型的对象family。在这里，family对象是families.Binomial(link=families.links.probit)，表示使用二项式分布和probit链接函数来描述数据的分布。 ...

prob_fit = sm.GLM(y, x, family=sm.Binomial(link=sm.links.probit)).fit()改正确

您的修改正确，sm.Binomial(link=sm.links.probit) 指定了一个二项分布模型，并将链接函数设...因此，使用 sm.GLM(y, x, family=sm.Binomial(link=sm.links.probit)).fit() 可以拟合一个基于Probit的二项分布模型。

coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit)什么意思

这段代码中，cbind函数将三个不同的拟合结果（prob.fit、logit.fit、linear.fit）按列合并成一个矩阵coef.mat。其中，prob.fit表示基于概率的模型拟合结果，logit.fit表示基于逻辑回归的模型拟合结果，linear.fit...

coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit)改为python

其中，prob_fit、logit_fit、linear_fit分别表示基于概率的模型、基于逻辑回归的模型和基于线性回归的模型的系数矩阵。column_stack函数将它们按列合并成一个矩阵coef_mat，每一行表示相应的系数值，而每...

rm(list=ls()) n <- 1000 x1 <- rnorm(1000,0,0.5) x2 <- rbinom(1000,1,prob=0.5) eb <- rnorm(1000,0,1) y <- 2*x1+3*x2+eb beta1hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat <- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%ybeta1.bias <- beta1hat-2 beta1.bias beta2.bias <- beta2hat-3 beta2.biassigma <- sqrt(sum((y-x1%*%beta1hat-x2%*%beta2hat)^2)/(n-2-1)) beta1.var <-sigma*solve(t(x1)%*%x1) beta1.var beta2.var <-sigma*solve(t(x2)%*%x2) beta2.var

x2 <- rbinom(1000,1,prob=0.5) eb <- rnorm(1000,0,1) y <- 2*x1+3*x2+eb beta1hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat <- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y beta1.bias <- beta1hat-2 beta2.bias <- beta2...

n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params))

接下来，使用三种不同的link函数，分别对y和x进行回归拟合，并输出各个系数的值。最后，将三个模型的系数进行比较得到prop_mat。 这段代码的作用是演示了如何使用Python中的statsmodels库进行回归分析，并比较不同...

library(survival) data(lung)# 对数据进行预处理 lung$status <- ifelse(lung$status == 1, 0, 1) lung$ph.karno <- ifelse(is.na(lung$ph.karno), median(lung$ph.karno, na.rm = TRUE), lung$ph.karno) lung$pat.karno <- ifelse(is.na(lung$pat.karno), median(lung$pat.karno, na.rm = TRUE), lung$pat.karno) lung$age <- ifelse(is.na(lung$age), median(lung$age, na.rm = TRUE), lung$age)# 将数据集划分 set.seed(123) train_index <- sample(1:nrow(lung), size = round(nrow(lung) * 0.7), replace = FALSE) train_data <- lung[train_index, ] test_data <- lung[-train_index, ]# 构建模型 fit <- glm(status ~., data = train_data, family = binomial(link = 'logit'))# 预测测试集 prob <- predict(fit, newdata = test_data, type = "response") # 计算c-index concord <- 0 discord <- 0 for(i in 1:(nrow(test_data) - 1)) { for(j in (i + 1):nrow(test_data)){ if(test_data$status[i] == test_data$status[j]){ next } if(test_data$status[i] < test_data$status[j]){ if(prob[i] > prob[j]){ concord <- concord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ discord <- discord + 1 } }else{ if(prob[i] > prob[j]){ discord <- discord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ concord <- concord + 1 } } } } c_index <- (concord + 0.5 * discord) / (concord + discord) # 打印c-index cat("C-index：", c_index, "\n")为什么报错

我没有看到具体的报错信息，不过根据代码可能存在以下问题： 1. 缺少对survival包的加载，需要在代码开头加上library(survival)。 2. 在计算c-index时，可能会出现除以0的情况，因为discord的值可能为0。...

library(ROCR) # 训练模型 model <- glm(target ~ predictor1 + predictor2, data=train_data, family=binomial) # 预测测试数据 prob <- predict(model, newdata=test_data, type="response") # 计算ROC曲线 pred <- prediction(prob, test_data$target) perf <- performance(pred, "tpr", "fpr") # 绘制ROC曲线 plot(perf)在这段代码中如何标注AUC

在这段代码中，你可以添加以下代码来标注AUC值...auc_val <- round(auc@y.values[[1]], 3) legend("bottomright", paste("AUC =", auc_val), bty = "n") 这样就可以在ROC曲线的右下角添加一个标注，显示AUC的值。

rm(list=ls()) k <- 1000 n <- 100 alp <- 0.05 test.res <- numeric(k) for(i in 1:k){ x1<- rnorm(n,0,0.5) x2<- rbinom(n,1,prob=0.5) y <- 2*x1+3*x2 eb <- rnorm(n,0,1) beta1hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y } hlo1 <- beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025) hup1 <- beta1hat+sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025) hlo2 <- beta2hat-sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025) hup2 <- beta2hat+sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025) 报错

x2<- rbinom(n,1,prob=0.5) y <- 2*x1+3*x2 eb <- rnorm(n,0,1) beta1hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat <- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y } hlo1 <- beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*...

R语言针对这个代码survsvm.reg <- survivalsvm(Surv(month, OS) ~ ., data = train, type = "regression", gamma.mu = 1, opt.meth = "quadprog", kernel = "add_kernel")，如何获取brier score

test.surv.prob <- predict(survsvm.reg, newdata = test, type = "prob") 2.然后，将得到的生存概率与实际观察结果进行比较，计算Brier Score： r library(survival) brier.score <- survConcordanceMS...

rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 alpha <- 0.05 p1 <- 0.5 p2 <- 0.3 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) for (i in 1:k){ x <- rbinom(n,1,prob=p1) #生成x服从二项分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rbinom(m,1,prob=p2) #生成y服从二项分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hmu1 <- mean(hmus1) hmu2 <- mean(hmus2) hmu1 hmu2 sx2 <- sum((hmus1-hmu1)^2)/(k-1) sy2 <- sum((hmus2-hmu2)^2)/(k-1) sw2 <- ((n-1)*sx2+(m-1)*sy2)/(n+m-2) hup <- (hmus1-hmus2)+qt(1-alpha/2, df=n+m-2)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hlo <- (hmus1-hmus2)-qt(1-alpha/2, df=n+m-2)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hprob <- mean((hlo<=p1-p2) & (p1-p2<=hup)) hprob报错

这段代码的问题是在计算置信区间的时候，使用了错误的方差计算公式。应该修改为： ...hprob <- mean((hlo<=p1-p2) & (p1-p2<=hup)) hprob 这样就可以正常运行并得到置信区间覆盖概率了。

results <- c() resultst <-c() for (i in 1:1000) { n<-sample(resid, 485, replace = TRUE, prob =NULL) #基金虚拟收益序列 attach(src) r<- 0.9844538*mkt+0.01333323*smb+-0.4016015*hml+-0.3710315*rmw+-0.1699253*cma+n summary(r) #对新生成的r进行回归 lm.test11<-lm(r~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src) summary(lm.test11) # 提取截距项 model <- lm(lm.test11) coefficients <- coef(model) intercept <- coefficients[1] a <- intercept # 提取截距项的系数和标准误差 intercept_coef <- coef(model)[1] intercept_stderr <- sqrt(diag(vcov(model)))[1] #保存t值在ta中 t_value <- intercept_coef / intercept_stderr ta <- t_value #赋值给results results<-c(a) resultst<-c(ta) }

根据你的代码，你正在进行一个循环，循环次数为1000次。在每次循环中，你从 resid 中随机抽取485个样本，然后使用这些样本和其他变量进行回归分析。 在每次循环中，你计算了回归模型的摘要统计信息，并提取了截距...

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