R语言常用于回归分析中的glm函数以及其他常用的函数

抱紧大佬大腿不松开

于 2023-08-11 14:54:29 发布

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文章标签： r语言回归 kotlin

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本文介绍了R语言中用于回归分析的重要函数glm，详细解析了其使用方法和参数，并提供了示例代码。同时，文章还提到了lm函数、step函数和predict函数在回归分析中的应用，帮助读者理解并掌握R语言的回归分析技巧。

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R语言常用于回归分析中的glm函数以及其他常用的函数

在R语言中，glm函数是用于拟合广义线性模型的重要工具。除了glm函数以外，还有一些其他常用的函数可以用来辅助进行回归分析。本文将介绍glm函数及其它常用的函数，并给出相应的源代码。

首先，让我们来了解一下glm函数的基本用法。glm函数的完整语法如下：

glm(formula, family, data, weights, subset, na.action, start = NULL, etastart, mustart, offset,
  control = glm.control(...), model = TRUE, x = FALSE, y = TRUE, contrasts = NULL,
  ...)

其中，最重要的参数是formula和family。formula指定了模型的公式，需要使用~符号来连接自变量和因变量。family则指定了模型的误差结构，常见的包括"gaussian"(正态误差)、“binomial”(二项误差)和"poisson"(泊松误差)等。另外，data参数指定了数据集，weights参数可以用来指定观测值的权重。

下面是一个示例代码，展示了如何使用glm函数进行二项回归分析：