Python statsmodels等同于R准二项式GLM？ - 腾讯云开发者社区

广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。...正态分布:恒等函数泊松分布:对数函数二项分布:分对数函数除此以外我们还可以自定义联系函数，如果不喜欢自己编写可以使用在 statsmodels 中实现了的各种联系函数，Stan、PyMC3 和..., binomial from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import statsmodels.api...0.6 b = -0.4 x = uniform(1, 5, size=n_sample) mu = np.exp(a * x + b) y = poisson(mu) import statsmodels.api...逻辑回归如果使用分对数（ logit）函数作为联系函数，使用二项式/伯努利分布作为概率分布，则该模型称为逻辑回归。第二个方程的右边叫做logistic函数。因此这个模型被称为逻辑回归。

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广义线性模型（GLM）及其应用

广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。...正态分布:恒等函数泊松分布:对数函数二项分布:分对数函数除此以外我们还可以自定义联系函数，如果不喜欢自己编写可以使用在 statsmodels 中实现了的各种联系函数，Stan、PyMC3 和...100 a = 0.6 b = -0.4 x = uniform(1, 5, size=n_sample) mu = np.exp(a * x + b) y = poisson(mu) import statsmodels.api...逻辑回归如果使用分对数（ logit）函数作为联系函数，使用二项式/伯努利分布作为概率分布，则该模型称为逻辑回归。第二个方程的右边叫做logistic函数。因此这个模型被称为逻辑回归。...总结如果要进行“广义线性模型（GLM）”分析，只需要摘到我们需要的联系函数，它的作用就是把Y与X间的非线性关系转换成线性关系，我们完全可以自己编写我们需要的联系函数。

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R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

让我们看看如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量索偿的数量考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。...假设可以通过一些链接函数（使用GLM术语）表示为一些协变量来解释没有索赔的概率，现在，因为我们确实观察到而不是我们有我们将使用的数据集 > T1= contrat$nocontrat...如果将泊松回归（仍为红色）和对数二项式模型与泰勒展开进行比较，我们得到 ---- 参考文献 1.R语言多元Logistic逻辑回归应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab...中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge...岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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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

二项式逻辑回归在二项逻辑回归中，我们主要是估计获得正面的概率。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。...R checl(mouse_glm) R binduals(mouse_glm, ...... R res_bin <- sim.........：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据（含练习题） Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例 R语言Bootstrap...Python中的Lasso回归之最小角算法LARS r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现 r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic...Net模型实现 R语言实现LASSO回归——自己编写LASSO回归算法 R使用LASSO回归预测股票收益 python使用LASSO回归预测股票收益

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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

> reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(link="log")) 可视化预测平均成本的代码如下：首先，我们必须计算特定值的预测...如果我们使用因子，而不是连续变量（这两个变量的简化版本），我们可以使用glm函数（我们考虑的是笛卡尔乘积，因此将针对乘积，驾驶员年龄和汽车年龄的每个乘积计算值） ?...：负利率和年金价值的变化 NBA体育决策中的数据挖掘分析：线性模型和蒙特卡罗模拟基于R语言的lmer混合线性回归模型 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 python用线性回归预测股票价格...R语言中Gibbs抽样的Bayesian简单线性回归 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） R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强...语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 R语言用线性模型进行预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus

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statsmodels︱python常规统计模型库

之前看sklearn线性模型没有R方，F检验，回归系数T检验等指标，于是看到了statsmodels这个库，看着该库输出的结果真是够怀念的。。...Analysis 2.9 空间计量必备：状态空间模型——State space models 2.10 多元统计模型——因子/主成分分析 3 相关模型demo 3.1 线性回归模型 3.2 广义线性模型——GLM...3.2 广义线性模型——GLM 参考：https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/glm.html import statsmodels.formula.api...NABOVE'] / (dta['NABOVE'] + dta.pop('NBELOW')) del dta['NABOVE'] dta['SUCCESS'] = endog mod1 = smf.glm...: model_param_dict = {'name':name, # 模型的名字 'rsquared':res2.rsquared, # R方

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R语言淮河流域水库水质数据相关性分析、地理可视化、广义相加模型GAM调查报告|附代码数据

最小二乘法：线性最小二乘、加权线性最小二乘、稳健最小二乘、非线性最小二乘与剔除异常值效果比较数据分享|R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟...FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请数据 R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据 R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归...(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

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R语言之二项及多项分类Logistic回归分析

2.R语言中实现函数 a....二项式逻辑回归 R语言中提供glm()函数，又称广义线性模型函数参数： glm(formula,family = gaussian, data, weights, subset, na.action,...glm(counts ~ outcome +treatment, family = poisson()) anova(glm.D93) summary(glm.D93) b....多项式逻辑回归模型 R语言提供包mlogit。...首先安装R包：install.packages(‘mlogit’) 函数参数： mlogit(formula,data, subset, weights, na.action, start = NULL

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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

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。准备工作。介绍GLM。加载教育数据。数据准备。...二项式 Logistic 回归。多层次Logistic回归。其他族和链接函数。本教程介绍了：假设检验和统计推断的基本知识。回归的基本知识。 R语言编码的基本知识。...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。...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。...glm(cbind(是否留过级, TOTAL-是否留过级) ~ 学校平均社会经济地位, family = binomial(logit)) 解释二项式回归模型的参数解释与二项式逻辑回归模型相同

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R语言在逻辑回归中求R square R方

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...deviance: 1.3323e-13 on 0 degrees of freedom AIC: 18.371 Number of Fisher Scoring iterations: 2 我们现在将分组的二项式数据转换为...0.96，而单个数据模型的R平方仅为0.12。

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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

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. 介绍GLM。 3. 加载教育数据。 4....二项式 Logistic 回归。 7. 多层次Logistic回归。 8. 其他族和链接函数。本教程介绍了： - 假设检验和统计推断的基本知识。 - 回归的基本知识。 - R语言编码的基本知识。...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。...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。...glm(cbind(是否留过级, TOTAL-是否留过级) ~ 学校平均社会经济地位, family = binomial(logit)) 解释二项式回归模型的参数解释与二项式逻辑回归模型相同

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12 Julia科学计算

科学计算科学计算必备DataFrames DataFrames基本操作跟Python中的pandas的用法很像，相信用过Pandas的朋友上手应该无压力 DataFrame定义新建一个DataFrame...L-> versicolor : 2/2 R-> virginica : 1/1 R-> Feature 3, Threshold...R-> R-> Feature 3, Threshold 4.85 L-> R-> virginica : 43/43 按照下面的方式 ?...()) >>StatsModels.DataFrameRegressionModel{GeneralizedLinearModel{GlmResp{Array{Float64,1},Binomial{Float64...用GLM处理iris数据集 model = glm(@formula(y~x), data, Normal(), IdentityLink()) >>StatsModels.DataFrameRegressionModel

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因果推断（二）倾向匹配得分（PSM）

psm import pytest import pandas as pd import numpy as np from psmatching.utilities import * import statsmodels.api...# 计算propensity def cal_propensity(df, formula, k): df=df.copy() # 利用逻辑回归框架计算倾向得分，即广义线性估计 + 二项式...Binomial glm_binom = sm.formula.glm(formula = formula, data = df, family = sm.families.Binomial()...) # 模型拟合 result = glm_binom.fit() # 计算propensity score propensity_scores = result.fittedvalues

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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

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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

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R语言贝叶斯广义线性混合（多层次水平嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据|附代码数据

p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。...此外，本教程简要演示了贝叶斯 GLM 模型的多层次扩展。...这三个问题分别通过使用以下模型来回答：贝叶斯二元逻辑回归；贝叶斯二项式逻辑回归；贝叶斯多层次二元逻辑回归。...贝叶斯二项式逻辑回归（具有非信息先验）逻辑回归也可用于对计数或比例数据进行建模。...此外， family 应该是“二项式”而不是“伯努利”。

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广义线性模型应用举例之泊松回归及R计算

广义线性模型应用举例之泊松回归及R计算在前文“广义线性模型”中，提到广义线性模型（GLM）可概括为服务于一组来自指数分布族的响应变量的模型框架，正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、贝塔分布、伯努利分布...本示例直接使用基础包函数glm()作简单展示。首先不妨使用全部环境变量拟合与R. cataractae丰度的多元泊松回归，本次计算过程中暂且忽略离群值以及多重共线性等的影响。...R函数glm()中，可以通过指定参数family='quasipoisson'（准泊松回归）代替先前的family='poisson'（泊松回归）。...glm，这里通过 family 参数指定了准泊松回归 #其余参数项使用默认值，和先前的泊松回归保持相同 fit_quasipoisson glm(fish~acre+do2+depth+no3+so4...#去除不显著的 do2（水域溶解氧含量）和 so4（水域硫酸盐浓度）后 #剩余 4 种显著的环境变量与鱼类物种丰度关系的准泊松回归 fit_quasipoisson2 glm(fish~acre+

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R语言贝叶斯广义线性混合（多层次水平嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据

2.9K2 0

R语言工具变量与两阶段最小二乘法

点击标题查阅往期内容 R方和线性回归拟合优度 R语言用于线性回归的稳健方差估计 stata具有异方差误差的区间回归 R语言在逻辑回归中求R square R方 R语言Poisson回归的拟合优度检验...R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式 R语言stan泊松回归Poisson regression R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数...R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据 R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 R语言向量自回归模型(VAR)及其实现 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 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 R语言用线性模型进行预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值...R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据

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PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MARKOV REGIME SWITCHING）自回归模型分析经济时间序列|附代码数据

%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport statsmodels.api as smfrom pandas_datareader.data...使用期望最大化（EM）算法的若干步骤找到好的起始参数，并应用准牛顿（BFGS）算法来快速找到最大值。...模型R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例R语言贝叶斯...R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso...和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析R

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广义线性模型（GLM）及其应用

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