多元统计分析R语言建模| 5 广义与一般线性模型
< 返回列表时间: 2020-03-26来源:OSCHINA
变量的取值类型 因变量:连续变量,二分类变量,等级变量、多分类变量,连续带有删失变量 解释变量:连续、分类、等级变量 模型选择方式:基本公式(X,Y是否正态分布)
广义线性模型 y不是正态分布 指数分布族
glm()的用法 Logistic模型函数形式:
对数线性模型 分类变量 层次变量
一般线性模型
y正态分布,x非正态分布 完全随机设计方差分析,只考虑一个随机因素 随机单位组设计模型 #建立全变量logistic回归模型 d5.1=read.table('clipboard',header = T) logit<-glm(y~x1+x2+x3,family = binomial,data=d5.1) summary(logit) #逐步筛选变量logistic回归模型 logit.step=step(logit) summary(logit.step) #对数Poisson回归模型 d5.2=read.table('clipboard',header = T) log=glm(y~x1+x2,family=poisson,data=d5.2) summary(log) #一般线性回归模型 d5.3=read.table('clipboard',header = T) #完全随机设计方差分析 anova(lm(Y~factor(A),data = d5.3)) #随机单位组设计模型 d5.4=read.table('clipboard',header = T) anova(lm(Y~factor(A)+factor(B),data = d5.4))
参考资料: https://next.xuetangx.com/course/JNU07011000851/151569
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