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广义相加模型的结果解读
广义相加模型
gam 中,处理后的各参数都代表什么意思?
答:
广义加
性
模型
(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(如样条曲线)作为回归模型中的预测因子。这些模型是严格可加的,这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项,但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。事实并非如此,但本质上,我们正转向一种模型,如: 请点击输入图片描述 摘自Wood (2017)的GAM的...
r语言中gam
模型
拟合公式怎么看
答:
找
广义相加模型
。广义相加模型,它模型公式有p个自变量,其中X1与y是线性关系,其他变量与y是非线性关系,我们可以对每个变量与y拟合不同关系,对X2可以拟合局部回归,X3采用光滑样条,不必采用统一的关系,而最终
结果加
在一起就可以了。R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的执行档版本可以下载,可在...
什么是
广义相加模型
?
答:
广义加
性
模型
(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(如样条曲线)作为回归模型中的预测因子。这些模型是严格可加的,这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项,但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。事实并非如此,但本质上,我们正转向一种模型,如: 请点击输入图片描述 摘自Wood (2017)的GAM的...
R语言
广义加
性
模型
GAM
答:
广义加
性
模型
(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(如样条曲线)作为回归模型中的预测因子。这些模型是严格可加的,这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项,但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。事实并非如此,但本质上,我们正转向一种模型,如: 请点击输入图片描述 摘自Wood (2017)的GAM的...
如何做多个变量的
广义相加模型
分析
答:
单从一个模型的角度上来说,变量越多基本上
模型的结果
越接近期望值,但是一般要是做非常准确的报告,我们都是用三个模型来共同匹配数据进行预测分析,然后校验准确率,最后选择准确率最高的一个模型即可。
1加1是什么意思?
答:
一类是完全满足可加性的量。比如质量,容器里的气体总质量总是等于每个气体分子质量之和。对于这些量,1+1=2是完全成立的。第二类是仅仅部分满足可加性的的量。比如温度,如果把两个容器的气体合并在一起,则合并后气体的温度就是原来气体各自温度的加权平均(这是一种
广义的
“
相加
”)。但这里就有...
spss
广义相加模型
具体步骤
答:
spss
广义相加模型
具体步骤如下:1、打开SPSS软件并导入数据。2、点击菜单栏“分析”,在弹出的下拉菜单中选择“广义线性模型”。3、在弹出的对话框中,将因变量拖放到“因变量”框中。4、将自变量拖放到“因子”框中。5、在“模型”选项卡中,选择适当的分布和链接函数。6、在“统计”选项卡中,选择...
广义
估计方程spss
结果解读
答:
广义
估计方程spss
结果解读
:从适用性方面看是比重测方差分析更广泛的方法。在各行业的统计工作中,经常会在不同的维度上对因变量和自变量的关系进行研究分析。比如我们要统计上海和北京在不同的时间维度上(上午、下午、晚上)的车流量,这种研究,它们之间的数据是非独立的,彼此之间具有一定的关系。针对...
为什么
广义
估计方程
的结果
和非参数检验的结果不一样
答:
1、数据假设的不同:GEE是基于
广义
线性
模型的
方法,假设了数据满足一定的总体分布形式和相关结构,而非参数检验方法不对数据分布作出明确的假设,更灵活地估计统计量,数据不符合GEE的分布假设,GEE
的结果
与非参数检验的结果不一致。2、样本和统计功效的影响:GEE是一种基于似然估计的方法,需要大的样本量...
基于R的
广义
线性
模型
分析
答:
结果解读
:根据对这个
模型的
summary结果可知: GRE成绩每增加1分,被录取的 优势对数(log odds) 增加0.002 而GPA每增加1单位,被录取的优势对数(log odds)增加0.804,不过一般GPA相差都是零点几。 最后第二名的同学比第一名同学在其它同等条件下被录取的优势对数(log odds)小了0.675,看...
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