R语言中GLM(广义线性模型),非线性和异方差可视化分析
时间:2022-07-26
本文章向大家介绍R语言中GLM(广义线性模型),非线性和异方差可视化分析,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
原文链接:http://tecdat.cn/?p=13839
广义线性模型的理论,强调两个重要组成部分
- 链接函数(这实际上是在预测模型的关键)
- 分布或方差函数
考虑数据集
lin.mod = lm(dist~speed,data=cars)
如果我们可视化线性回归,得到:
基于某些误差项生成与先前描述的模型相同的模型。该模型可以在下面看到,
C=trans3d(c(x,x),c(y,rev(y)),c(z,z0),mat)
polygon(C,border=NA,col="light blue",density=40)
C=trans3d(x,y,z0,mat)
lines(C,lty=2)
C=trans3d(x,y,z,mat)
lines(C,col="blue")}
这里有两部分:平均值的线性增加 和正态分布的恒定方差 。
另一方面,如果我们假设泊松回归,
poisson.reg = glm(dist~speed,data=cars,family=poisson(link="log"))
我们有这样的结果
我们的模型不再是线性的,而是指数的,并且方差也随着解释变量的增加而增加,因为有了泊松回归,
如果改编前面的代码,我们得到
问题是,当我们从线性模型引入Poisson回归时,我们改变了两件事。因此,让我们看看当我们分别更改两个成分时会发生什么。首先,我们可以使用高斯模型来更改链接函数,但是这次是乘法模型(具有对数链接函数)
这次是非线性的。或者我们可以在Poisson回归中更改链接函数,以获得线性模型
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