我有一个data.frame,它在三个代码中每两个group的计数,我正在拟合逻辑回归(带有logit link function的binomial glm ),并使用ggplot2的geom_bar和geom_smooth绘制所有这些值,然后使用ggpmisc的stat_fit_tidy添加p值。= c("A","B"), p = qlogis(c(0.45,0.55))))
然后尝试将offset(p)表达式添加到geom_smooth和sta
我正在尝试对剂量预测器进行改造,这是我的代码:其中"m“是我使用的能量。但是,我得到了一个错误
> mod = glm(colonies ~ (as.numeric(as.factor(dose)))^(m), data = salmonella, family = "poisson我现在明白了我不应该<em
我试图使用tidyverse和modelr包来计算一组数据的logistic回归预测。显然,我在add_predictions中做了一些错误的事情,因为我没有收到逻辑函数的“响应”,就像我在统计中使用‘预测’函数一样。这应该很简单,但我找不出答案,而且多次搜索的结果也不多。library(modelr)library(ISLR)
model <- glm