R程序中的多重非线性回归
R程序中的多重非线性回归
提问于 2016-08-12 23:18:30
我正在尝试使用表单的逻辑模型
Y = exp(ao + a1fi1....)/(1 + exp(a0 + a1fi1 ....)对于R中的多重非线性回归，因变量Y是由大约500个值组成的行，并且有33个自变量X1, X2, X3.....X33
我正在从EXCEL文件中读取我的数据：
data1<-read.csv(file.choose(), header=TRUE)它用我的数据填充R。我使用input使用lm()函数执行线性回归：
results<- lm(Y~ X1 + X2....X33, data = data1)它工作得很好，现在我尝试使用表单的自启动逻辑函数：
nls(Y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), data1) 对于非线性回归；但是，我似乎没有正确地应用函数。因此，我的问题是如何使用此函数对我的数据集执行多重非线性回归分析？感谢您能提供的任何帮助。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-03-28 06:46:22
在进行回归时，您只需选择模型的类型。下面的代码应该会有所帮助。(例如，我使用了一个在线数据集)
mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
model <- glm(admit ~ .,
family=binomial(link='logit'),
data= my data)然后，您可以使用以下代码来获取有关模型的更多信息
fit
fit$resample
fit$results
fit$finalModel页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/38921336
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