在R中来自lm或glm函数的自动单边90%配置项

在R中，lm函数和glm函数是用于线性回归和广义线性模型的函数。它们可以用来拟合数据并进行统计分析。

自动单边90%配置项是指在线性回归或广义线性模型中，通过使用lm函数或glm函数来计算模型的置信区间。置信区间是用来估计模型参数的不确定性范围的一种方法。

在R中，可以使用confint函数来计算模型参数的置信区间。对于lm函数和glm函数，confint函数默认计算95%的置信区间。如果想要计算90%的置信区间，可以通过设置level参数为0.9来实现。

以下是一个示例代码：

# 使用lm函数拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data = data)

# 计算模型参数的90%置信区间
conf_interval <- confint(model, level = 0.9)

# 打印置信区间
print(conf_interval)

在上述代码中，y和x是数据集中的变量名，data是包含数据的数据框。model是拟合的线性回归模型，conf_interval是计算得到的模型参数的90%置信区间。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiup）
腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dws）
腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
腾讯云视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）
腾讯云音视频通信（https://cloud.tencent.com/product/trtc）
腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iot）
腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）
腾讯云云原生应用引擎（https://cloud.tencent.com/product/tke）
腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/ddos）
腾讯云云原生数据库（https://cloud.tencent.com/product/tcaplusdb）
腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/mu）

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

《高效R语言编程》9、10--高效协作和学习

软件配置本章主要是代码标准与技术的内容，需要安装的包是lubridate和dplyr，这些包用来演示良好的实践。...模块化代码注释你的代码不要重复自己的代码代码简洁、清晰、一致比如在R语言里用<- 代替=，符合自动化原则，改善代码最简单的是，使用Rstudio自动完成代码改善。...函数中，必选参数放第一位，紧接着可选，特殊的...放最后，如果对应布尔型参数，为了清晰应该使用TRUE/FALSE，因为虽然T/F是缩写也可以使用，但可能被重新赋值，引起错误。...predict.glm" "predict.lm" "residuals.glm" [25] "residuals.lm" "summary.glm" "summary.lm..." 查找和使用简介包简介是理解函数的最好方式，是详细文档的片段，一般高质量，用于演示实例，在宽泛解释下提供更长的例子。

9642 0

【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（下）岭回归及R实现广义线性模型

R的核心程序包MASS中有专门用于岭回归分析的函数lm.ridge()，其调用格式为 lm.ridge(formula, data, subset, na.action,lambda = 0, model...9.5.2 R语言实现 R提供了拟合广义线性模型的函数glm(),其调用格式为 glm(formula, family = gaussian, data, weights, subset,...其中，formula为拟合公式，与函数lm()中的参数formula用法相同;最重要的参数是family, 用于指定分布族，包括正态分布(gaussian)、二项分布(binomial)、泊松分布(poisson...下面用R实现，首先建立数据集，分类变量直接输入定性的取值即可，glm()分析时会自动转换成矩阵X,注意参数family的写法。...",pch="*") > abline(0,1) #添加直线y=x，截距为0，斜率为1 若假设上例中的索赔次数服从负二项分布，在R中应输入指令: > library(MASS) > attach(dat

8.8K2 0

理解回归分析--机器学习与R语言实战笔记（第四章）

summay函数可以给出摘要统计信息, 仅仅依靠R^2不能得出回归模型是否符合要求，往往使用经过调整的R^2进行无偏差的估计。...默认情况下glm的族对象是高斯模型，和lm功能一致。...二项分布，响应变量的每个观测值为0或1。...，可以在调用时增加link参数的设置。...设计用于最大化来自不同分布的非独立变量y的预测能力，评估预测变量的非参数函数。

9281 0

R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享

GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和负二项分布等非正态分布。...部分原因是这里的响应变量在残差中不是正态分布的，而是泊松分布，因为它是计数数据。泊松回归具有泊松误差的广义线性模型通常具有对数链接，尽管也可以具有恒等链接。...忽略异常值测试，因为在更详细的观察中我们发现没有异常值。我们还可以查看预测与量化残差图。...然后我们以权重的形式提供（而不是估计）试验次数。这里使用的典型链接函数是logit函数，因为它描述了一个在0和1之间饱和的逻辑函数。...在R中，我们可以使用两种形式来参数化二项逻辑回归 - 这两种形式是等价的，因为它们将结果扩展为成功次数和总试验次数。

6152 0

【R语言进行数据挖掘】回归分析

使用函数glm()并设置响应变量(被解释变量)服从二项分布（family='binomial,'link='logit'）建立Logistic回归模型，更多关于Logistic回归模型的内容可以通过以下链接查阅...model, GLM)是简单最小二乘回归（OLS)的扩展，响应变量（即模型的因变量）可以是正整数或分类数据，其分布为某指数分布族。...其次响应变量期望值的函数（连接函数）与预测变量之间的关系为线性关系。因此在进行GLM建模时，需要指定分布类型和连接函数。...广义线性模型可以通过glm()函数建立，使用的数据是包‘TH.data’自带的bodyfat数据集。...4、非线性回归如果说线性模型是拟合拟合一条最靠近数据点的直线，那么非线性模型就是通过数据拟合一条曲线。在R中可以使用函数nls()建立一个非线性回归模型，具体的使用方法可以通过输入'?

1.1K3 0

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据

8990 0

R语言从入门到精通：Day13

在前面两次的教程中，我们学习了方差分析和回归分析，它们都属于线性模型，即它们可以通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。...基础模型构建 R中可通过函数glm()(还可用其他专门的函数)拟合广义线性模型。它的形式与lm()类似，只是多了一些参数。...函数的基本形式为（可以左右滑动哦: glm(formula, family=family(link=function), data=) 其中参数formula和函数lm()中的用法类似，参数family...glm(Y~X1+X2+X3, family=gaussian(link="identity"), data=mydata) lm(Y~X1+X2+X3, data=mydata) 函数glm()和函数...lm()的相同之处很多，与函数lm()连用的很多函数都可以和函数glm()连用，下表中展示了一部分和函数glm()连用的函数。

1.6K2 0

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育调查数据

8.1K3 0

R语言广义线性模型之lm()函数与glm()函数

广义线性模型扩展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。logisitic回归的因变量为类别型，比如二值变量（是/否、通过/未通过）和多分类变量（好/中/差）。...如果令连接函数g(μy)=μy或恒等函数，并设定概率分布为正态（高斯）分布，那么： glm(Y~X1+X2+X3,family=gaussian(link="identity"),data=mydata...) 生成的结果与下列代码的结果相同： lm(Y~X1+X2+X3,,data=mydata) ---- 拓展常用的family： binomal(link=’logit’) #响应变量服从二项分布...，连接函数为logit，即logistic回归 binomal(link=’probit’) #响应变量服从二项分布，连接函数为probit poisson(link=’identity...源本文链接：https://www.findmyfun.cn/lm-function-and-glm-function-of-generalized-linear-model-in-r-language.html

1.8K3 0

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化|附代码数据

2）/ nrow（test） sample(x,size)函数简单地从向量输出指定大小的随机选择样本的向量x。...=TRUE或分类linear.output=FALSE 绘制模型： plot（nn）这是模型的图形表示，每个连接都有权重：黑色线条显示每个层与每个连接上的权重之间的连接，而蓝线显示每个步骤中添加的偏差项...我们将使用神经网络的for循环和线性模型cv.glm()的boot包中的函数来实现快速交叉验证。据我所知，R中没有内置函数在这种神经网络上进行交叉验证。...以下是线性模型的10折交叉验证MSE： lm.fit < - glm（medv~.，data = data）我以这种方式划分数据：90％的训练集和10％的测试集，随机方式进行10次。...这可能取决于数据的划分或网络中权重的随机初始化。

6030 0

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

9281 0

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。本教程包含以下结构。 1. 准备工作。 2....更多没有接受过学前教育的学生留级。这一观察结果表明，性别和学前教育可能对留级有预测作用。构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...二项式 Logistic 回归正如开头提到的，逻辑回归也可以用来为计数或比例数据建模。二项逻辑回归假设结果变量来自伯努利分布（这是二项分布的一个特例），其中试验次数n为1，因此结果变量只能是1或0。...拟合二项式Logistic回归模型为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。

1K1 0

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

/ nrow（test） sample(x,size)函数简单地从向量输出指定大小的随机选择样本的向量x。...黑色线条显示每个层与每个连接上的权重之间的连接，而蓝线显示每个步骤中添加的偏差项。偏差可以被认为是线性模型的截距。使用神经网络预测medv 现在我们可以尝试预测测试集的值并计算MSE。...我们将使用神经网络的for循环和线性模型cv.glm()的boot包中的函数来实现快速交叉验证。据我所知，R中没有内置函数在这种神经网络上进行交叉验证。...以下是线性模型的10折交叉验证MSE： lm.fit < - glm（medv~.，data = data）我以这种方式划分数据：90％的训练集和10％的测试集，随机方式进行10次。...神经网络的平均MSE（10.33）低于线性模型的MSE，尽管交叉验证的MSE似乎存在一定程度的变化。这可能取决于数据的划分或网络中权重的随机初始化。

1.6K3 0

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述这基本上就是具有光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展。...在过去，它可能类似于分段线性函数。例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...() + geom_smooth(method = lm)查看图或 summary(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图plot(lm_y, which = 1)显然，残差未均匀分布在...----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R中运行GAM。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

1.1K2 0

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

p=20904环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述。这基本上就是具有光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展。...例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...() + geom_smooth(method = lm)查看图或 summary(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图plot(lm_y, which = 1)显然，残差未均匀分布在...----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R中运行GAM。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

1.7K2 0

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述这基本上就是具有光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展。...在过去，它可能类似于分段线性函数。例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...() + geom_smooth(method = lm) 查看图或 summary(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图 plot(lm_y, which = 1) 显然，残差未均匀分布在...---- 点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多 01 02 03 04 运行分析在R中运行GAM。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

9440 0

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述这基本上就是具有光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展。...在过去，它可能类似于分段线性函数。例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...() + geom_smooth(method = lm) 查看图或 summary(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图 plot(lm_y, which = 1) 显然，残差未均匀分布在...---- 点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多 01 02 03 04 运行分析在R中运行GAM。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

9980 0

【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

随着我们增加多项式的项，多项式回归使我们能够生成非线性的曲线，同时仍使用最小二乘法估计系数。 ---- 逐步回归它经常用于生物统计学和流行病学中。...在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互项。我们可以绘制结果曲面图。本文选自《R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义相加模型GAM分析》。...(GLMs)算法和零膨胀模型分析 R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析 R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）...：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析在r语言中使用GAM...（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析在r语言中使用GAM（广义相加模型

1.2K0 0

R语言线性混合效应模型实战案例

p=3059 介绍处理分组数据和复杂层次结构的分析师，从嵌入在参与者中的测量，嵌套在州内的县或嵌套在教室内的学生，经常发现他们需要建模工具来反映他们数据的这种结构。...在R中，有两种主要的方法来拟合多级模型，这些模型考虑了数据中的这种结构。这些教程将向用户展示如何使用lme4R中的包来拟合线性和非线性混合效果模型，以及如何使用rstan以完全适合贝叶斯多级模型。...rstan或其他MCMC方法设置环境在R中开始多级建模很简单。...最后，我们指定要计算模型的数据。这里我们使用该lm函数执行OLS回归，但R中还有许多其他选项。如果我们想要提取诸如AIC之类的度量。...在这里，我们修改我们的随机效应项，在分组术语之前包含变量：(1 + open|school/class)告诉R拟合变化的斜率和不同的学校和学校类别的截距模型，并允许open变量的斜率因学校而异。

1.3K2 1

R语言统计知识以及常用方法实例

trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。 na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。...() 函数在多元回归的基本用法 lm(y ~ x1+x2+x3......family - 是R对象来指定模型的概述，对于逻辑回归，它的值是二项式。...图中的节点表示事件或选择，并且图形的边缘表示决策规则或条件。...该包中含有Surv()函数，它将输入数据作为R公式，并在所选变量中创建一个生存对象进行分析。然后使用survfit()函数来创建分析图。

6121 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

在R中来自lm或glm函数的自动单边90%配置项

相关·内容

《高效R语言编程》9、10--高效协作和学习

【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（下）岭回归及R实现广义线性模型

理解回归分析--机器学习与R语言实战笔记（第四章）

R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享

【R语言进行数据挖掘】回归分析

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据

R语言从入门到精通：Day13

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育调查数据

R语言广义线性模型之lm()函数与glm()函数

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化|附代码数据

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

R语言线性混合效应模型实战案例

R语言统计知识以及常用方法实例

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐