开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何将别名传递给R中的glm模型公式

在R中，可以使用别名来传递给glm模型公式。别名是指为变量或变量组合定义的替代名称。通过使用别名，可以简化模型公式的书写，并提高代码的可读性。

要将别名传递给R中的glm模型公式，可以使用as.formula()函数。该函数将一个字符向量转换为模型公式对象。以下是一个示例：

# 定义别名
alias <- "Sepal.Length + Sepal.Width ~ Petal.Length + Petal.Width"

# 将别名传递给glm模型公式
formula <- as.formula(alias)

# 使用别名创建glm模型
model <- glm(formula, data = iris, family = gaussian)

# 查看模型摘要
summary(model)

在上述示例中，我们首先定义了一个别名alias，它将Sepal.Length和Sepal.Width作为预测变量，Petal.Length和Petal.Width作为响应变量。然后，我们使用as.formula()函数将别名转换为模型公式对象formula。接下来，我们使用glm()函数创建了一个glm模型，并将数据集iris和家族类型gaussian作为参数传递给函数。最后，我们使用summary()函数查看了模型的摘要信息。

通过使用别名传递给glm模型公式，可以简化模型公式的书写，并使代码更易读和易于维护。这在处理复杂的模型和大量变量时特别有用。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/mu

相关搜索:R-如何将列名用作函数中的参数并插入到模型公式中 R: GLM模型和optim()包中估计参数的差异 R不能识别模型公式中的二次函数？R中ExtractVars中的模型公式无缘无故无效 R中的glm模型结构 R中的广义线性模型(GLM)如何将json响应传递给ASP.Net MVC中的模型？如何将R中的模型部署到Watson机器学习？如何将R公式中的一项替换为两项？如何将select_tag传递给Rails中的模型验证器？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析

p=14874 通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。...例如，在线性情况下，考虑使用Tweedie模型获得的斜率（实际上将包括此处提到的所有参数famile）这里的坡度总是非常接近，如果我们添加一个置信区间，则对于Gamma回归或高斯逆回归，...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.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 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归...、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

3.9K2 1

R语言在逻辑回归中求R square R方

也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？麦克法登R平方在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。...据我所知，拟合的glm对象并没有直接给你任何伪R平方值，但可以很容易地计算出McFadden的度量。为此，我们首先拟合我们感兴趣的模型，然后是仅包含截距的null模型。...然后我们可以使用拟合模型对数似然值计算McFadden的R平方： mod < - glm（y~x，family =“binomial”） nullmod < - glm（y~1，family =“binomial...R中的数据，我们可以将响应传递给glm函数，： Call: glm(formula = cbind(s, f) ~ x, family = "binomial", data = data) Deviance...R平方为0.96，而单个数据模型的R平方仅为0.12。

4.2K2 0

【R语言进行数据挖掘】回归分析

10 11 12 -0.66666667 0.44583333 0.37916667 0.41250000 -0.05416667 除了将数据代入建立的预测模型公式中...： · R Data Analysis Examples - Logit Regression · 《LogisticRegression (with R)》 3、广义线性模型广义线性模型（generalizedlinear...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。...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

其中，formula是回归模型公式表达形式，形如response~predictors; data指定数据的数据框;当只需要data 的一个子集参与计算时，用参数subset来设置;na.action表示遇到缺失值时应采取的行为...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

8.9K2 0

R语言系列第五期：③R语言逻辑回归预测和检验

在上一篇文章里，无论原始数据是表格式的还是罗列式的，我们都可以建立起相应的逻辑回归模型。详情点击：R语言系列五：②R语言与逻辑回归建立但是模型建立起来之后，是用来做什么的？...另外这些值都是在logit刻度下的，所以我们再去计算这个公式里P值解之后就可以得到阳性率。比如第一个数值，-2.3920763，我们由下面公式计算得到P值是0.08378. ?...当然，我们也可以直接显示概率刻度下的预测值，需要在predict函数中设定参数type=“response”： > predict(glm.hyp,type="response") 1...在前面高血压的例子中，我们可以计算各组水平概率（下面的是实际概率）： > fitted(glm.hyp) 1 2 3 4 0.08377892...这里推荐使用一个检验模型很好的工具ROC曲线，我们可以一步一步告诉你ROC曲线是如何画出来的： > glm.menarche<-glm(menarche~age,binomial) # 原始模型输入到glm.menarche

3.2K2 0

R海拾遗——批量回归

R海拾遗——批量逻辑回归概述检索批量代码,用于初步探索，批量操作，逻辑回归是一个非常经典的算法，但是R给出的回归并不是一个需要的模式，通常情况下，我们只是需要它的OR值和95%可信区间，因此有必要将这部分纳入到函数中...gs:为需要检索的公式，建议通过循环来进行书写，如下,忘记了，那个被我取代了，哈哈哈,循环的找不到了。...# 其中sufi为公式的后半部分 make_gs <- function(sufi) { gs_ <- c( paste0("y1",sufi), paste0(...<- glm_re(gs_[1], data) r2 <- glm_re(gs_[2], data) r3 <- glm_re(gs_[3], data) r4 <- glm_re...r2,r3,r4,r5,r6) return(result3) } summary 主要还是回归返回OR值和置信区间，后面的由于循环写公式的内容丢失，所以看起来还是不太方便。

6982 0

如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

堆叠：在堆叠多层机器时，学习模型彼此叠加，每个模型将其预测传递给上面层中的模型，顶层模型根据模型下面的模型输出做出决策。...这非常耗时，因此可能不是实时应用程序的最佳选择。 4.在R中实施集合的实用指南＃让我们看一下数据集数据的结构 'data.frame'：614 obs。...到目前为止，我们在顶层使用了简单的公式。相反，我们可以使用另一种机器学习模型，这实际上就是堆叠。...我们可以使用线性回归来制作线性公式，用于在回归问题中进行预测，以便在分类问题的情况下将底层模型预测映射到结果或逻辑回归。在同一个例子中，让我们尝试将逻辑回归和GBM应用为顶层模型。...测试集$ glm_stacked <-predict（model_glm，测试集[，predictors_top]）请注意，选择模型非常重要，以便从整体中获得最佳效果。

1.7K3 0

R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(4)——logistic回归

R语言中用于实现logistic回归的函数是glm()，其基本书写格式为: glm(formula, family = gaussian, data, weights, subset, na.action...参数介绍: Formula:指定用于拟合的模型公式，类似于Im中的用法: Family: 指定描述干扰项的概率分布和模型的连接函数，默认值为gaussian, 若需进行logistic同归，则需设置为...:一个向量，指定数据中需要包含在模型中的观测值; Na.ction:一个函数，指定当数据中存在缺失值时的处理办法，用法与Im中的一致; Start:一个数值型向量，用于指定现行预测器中参数的初始值; Etastart...:模型中因子对照的列表。　　...除此之外，还可以利用图形展示模型的预测效果，业界一般采用ROC曲线对logistic 回归模型的效果进行刻画，R语言的RORC包中有专门的函数用于刻画ROC曲线，具体操作如下: > library(ROCR

13K4 2

R语言线性混合效应模型实战案例

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。...本教程将介绍如何lme4 设置和运行一些基本模型，其中包括：在R中构造变化的截距，变化的斜率以及变化的斜率和截距模型从混合效应模型中生成预测和解释参数广义和非线性多层次模型完全贝叶斯多级模型适合...lme4是在R中实现多级模型的规范包，尽管有许多包依赖并增强其功能集，包括贝叶斯扩展。lme4 最近已被重写以提高速度并整合C ++代码库，因此封装的功能有些不断变化。...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。...现在我们使用lmer具有熟悉的公式接口的函数，使用特殊语法指定组级变量：(1|school) ，使lmer拟合具有变量截距组效果的线性模型school。

1.4K2 1

我的R语言数据挖掘基础入门学习笔记（二）

选择的数据集是NBA2013-2014赛季球员数据，该数据集来自网络并用于其所在文章（详见：https：//www.dataquest.io/blog/python-vs-r/）。...笔者心（yi）血（shi）来（ren）潮（xing），在原数据文件基础上略加改动，用R软件在最后增加一列(allstar)，该列中仅有1与0值（1代表该球员入选当赛季NBA全明星正赛，0代表该球员未能入选...说明：在倒数第二行代码中，选入的自变量有球员司职、年龄、投中球数、三分球数、二分球数、助攻数、抢断数、盖帽数、得分数，响应变量是allstar。 2.数据预处理： ? 详细请见代码注释，不多说！...summary(glm_model)结果显示：很多自变量没通过验证。所以基于AIC准则逐步回归筛选变量，所得结果公式如上代码注释所示！ 4.构造训练集测试集： ? 5.训练集建模&测试集预测： ?...从本小案例可以看出特征的选择对于模型很重要，感兴趣的童鞋可以尝试下其它特征变量的选择对于模型的影响；也可以试试其它算法，从得到更好的模型及结果。

7135 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

具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法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。...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。...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。...的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层

9310 0

GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第四篇，MLM模型中如何手动计算PVE？

因为GAPIT中的MLM模型又PVE结果，但是常用的GEMMA、GCTA的GWAS结果并没有PVE，本篇介绍一下如何根据GWAS结果手动计算，用R语言进行演示。 1....整个公式如下：最后，完整的公式如下：其中：为GWAS中的effect值 MAF 为SNP的MAF次等位基因频率为GWAS中effect值的标准误（se） N 为GWAS中该SNP参与分析的个体数...GAPIT中MLM模型分析PVE值 gaipit中的MLM模型代码如下： # GWAS 分析 library(data.table) source("http://zzlab.net/GAPIT/GAPIT.library.R...当然，相对于GLM的PVE计算（也就是R语言的单标记回归计算R-squared），MLM的计算方法重复估计偏低一点。...PVE，我当时给了三个方法：第一种：是使用R语言的回归分析去做，这个也是GLM的GWAS计算PVE的方法第二种：是根据effect、se，maf去计算，这个也是MLM的GWAS计算PVE的方法第三种

2.4K2 1

OpenGL光照学习以及OpenGL4环境

前言最近稍有空闲，整理下之前学习光照的笔记，以及在配置OpenGL4环境过程中遇到的问题。光照 1、模拟灯光模拟灯光：通过GPU来计算场景中的几何图形投射和散发出来的光线。...如果你想知道这个矩阵是如何计算出来的。正规矩阵被定义为“模型矩阵左上角的逆矩阵的转置矩阵”。...以学习的目的这样做很好，但是对于一个对于效率有要求的应用来说，在绘制之前，你最好用CPU计算出正规矩阵，然后通过uniform把值传递给着色器(和模型矩阵一样)。...); 光照总结光照计算的终极公式光照颜色 = 发射颜色 + 全局环境颜色 + (环境颜色 + 漫反射颜色 + 镜面反射颜色) × 聚光灯效果 ****× 衰减因子**** 终极公式来源 OpenGL4...修改图片中的标志，m64改为x86_64 4、glm glm库是一个C++头文件形式的几何数学库,用于GLSL规范下的图形绘制。靠谱的解决方案注意，glm只有头文件。

1.3K7 0

【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

Sigmoid函数为此，我们最好有一个函数将任何实际值映射到 0 和 1 之间的区间内的值。您一定想知道逻辑回归如何将线性回归的输出压缩在 0 和 1 之间。...Sigmoid 是逻辑回归的激活函数。成本函数成本函数是用于计算误差的数学公式，它是我们的预测值和实际值之间的差异。它只是衡量模型在估计 x 和 y 之间关系的能力方面的错误程度。...)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？...R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析R语言基于Bagging分类的逻辑回归...和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

9420 0

GWAS软件：GAPIT+GEMMA+GCTA如何计算PVE？

整个公式如下：最后，完整的公式如下：其中：为GWAS中的effect值 MAF 为SNP的MAF次等位基因频率为GWAS中effect值的标准误（se） N 为GWAS中该SNP...GAPIT中MLM模型分析PVE值 gaipit中的MLM模型代码如下： # GWAS 分析 library(data.table) source("http://zzlab.net/GAPIT/GAPIT.library.R...当然，相对于GLM的PVE计算（也就是R语言的单标记回归计算R-squared），MLM的计算方法重复估计偏低一点。...PVE，我当时给了三个方法：第一种：是使用R语言的回归分析去做，这个也是GLM的GWAS计算PVE的方法第二种：是根据effect、se，maf去计算，这个也是MLM的GWAS计算PVE的方法第三种...：是将显著的区段（block）放到LMM模型中，计算PVE，这个就是上面文献计算的方法。

1.5K2 0

【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

Sigmoid函数为此，我们最好有一个函数将任何实际值映射到 0 和 1 之间的区间内的值。您一定想知道逻辑回归如何将线性回归的输出压缩在 0 和 1 之间。...Sigmoid 是逻辑回归的激活函数。成本函数成本函数是用于计算误差的数学公式，它是我们的预测值和实际值之间的差异。它只是衡量模型在估计 x 和 y 之间关系的能力方面的错误程度。...)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？...R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析R语言基于Bagging分类的逻辑回归...和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

9850 0

R-INLA-参数介绍

贝叶斯地理统计模型R-INLA-参数介绍在前述的内容中，我们介绍了，如何利用海拔高度预测降雨量信息，在建立了INLA空间模型后，需要对模型的参数进行提取，但是具体涉及到哪些参数，所以本篇内容就来介绍，...INLA模型中包含的参数问题 1.INLA-简单回归模型在面对具体问题时候，需要具体对待，譬如，用SDI变量来估计水的PH大小，我们先建一个简单的回归模型。...，在上述公式中σ是残差项的标准误。...然后我们的 R-INLA 是通过计算 τ = 1 / σ2 来得到σ。所以参数的分布图见下。关于GLM及固定效应模型等，以此类推，在建立好的INLA模型中，获取对应参数。...我们的INLA参数存储在fit模型中summary.fixed。可以获取不同的β值。

4452 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

具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。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。...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。...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。...2.R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） 3.R语言线性混合效应模型实战案例 4.R语言线性混合效应模型实战案例2 5.R语言线性混合效应模型实战案例

8.4K3 0

【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

Sigmoid函数为此，我们最好有一个函数将任何实际值映射到 0 和 1 之间的区间内的值。您一定想知道逻辑回归如何将线性回归的输出压缩在 0 和 1 之间。...Sigmoid 是逻辑回归的激活函数。成本函数成本函数是用于计算误差的数学公式，它是我们的预测值和实际值之间的差异。它只是衡量模型在估计 x 和 y 之间关系的能力方面的错误程度。...)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？...R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析R语言基于Bagging分类的逻辑回归...和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

9250 0

R语言建模入门：如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？

公式formula中“~”符号将模型的响应变量（在~左侧）和解释变量（在~右侧）联系起来。...常见于线性/一般线性模型（如lm(),glm()），树方法（如rpart()）和图形表示（如coplot()）以及其它一些场合（如table()）。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义：可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。

7.4K3 1

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭