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R语言-实现GLM模型的相关处理
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R语言中实现GLM模型的相关处理。生成模型等
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var parentWrap = $(this).parents(".respond_box"),
q = parentWrap.find(".form1").serializeArray(),
resStr = $.trim(parentWrap.find(".res_area_r").val());
console.log(q);
//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (resStr == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
//var mess = $(".res_area_r").val();
var mess = resS
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, data.com_username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click", '.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
parentWrap.find(".res_area_r").val($.trim(parentWrap.find(".res_area").val()));
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用R做GLM，数据分布族采用的是拟泊松分布，出来的模型，怎么判断拟合优度，又怎样做变量的筛选，真心求助~
本帖最后由 ヾ過去式°ο° 于
11:23 编辑
判断两个模型的拟合优度，可以使用AIC(fit1, fit2)判定；也可以使用anova函数就进行卡方检验，anova(fit1,fit2,test=&Chisq&)，但是anova函数只能对两个嵌套模型进行比较，AIC无限制
ヾ過去式°ο° 发表于
判断两个模型的拟合优度，可以使用AIC(fit1, fit2)判定；也可以使用anova函数就进行卡方检验，anova(fit1,f ...那个……采用拟泊松分布时候，显示模型没有AIC定义，有没有什么方法类似step() 可以做变量筛选的吗？
Y阴影Y 发表于
那个……采用拟泊松分布时候，显示模型没有AIC定义，有没有什么方法类似step() 可以做变量筛选的吗？ ...这个不太清楚··看过书上的做法是，先将所有变量回归，再将其中显著的变量拉出回归，用anova函数比较新旧模型
ヾ過去式°ο° 发表于
这个不太清楚··看过书上的做法是，先将所有变量回归，再将其中显著的变量拉出回归，用anova函数比较新旧 ...我看薛毅老师的统计建模与R软件上举得例子是用step（）做变量筛选，不过是正态分布族，我用拟泊松分布，就不行了，谢谢你了
Y阴影Y 发表于
那个……采用拟泊松分布时候，显示模型没有AIC定义，有没有什么方法类似step() 可以做变量筛选的吗？ ...用AICcmodavg包。AICc()可以计算quasipoisson的值
step(glm对象）可以的呀
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论坛法律顾问：王进律师R语言线性模型glm()logistic回归模型
R语言广义线性模型glm()函数
glm(formula, family=family.generator, data,control = list(…))
formula数据关系，如y~x1+x2+x3
family：每一种响应分布（指数分布族）允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来。
常用的family：
binomal(link=’logit’)
—-响应变量服从二项分布，连接函数为logit，即logistic回归
binomal(link=’probit’)
—-响应变量服从二项分布，连接函数为probit
poisson(link=’identity’)
—-响应变量服从泊松分布，即泊松回归
control:控制算法误差和最大迭代次数
glm.control(epsilon = 1e-8, maxit = 25, trace = FALSE)
-----maxit:算法最大迭代次数，改变最大迭代次数：control=list(maxit=100)
source("setwd.r")
##下面read.csv会出错，因为表头中文乱码，删掉表头，重新定义
Data=read.csv("bankloan.csv")[2:701,]
##查看前几行tail是后几行
head(Data)
colnames(Data)&-c("x1","x2","x3","x4","x5","x6","x7","x8","y")
tail(Data)
#logistic回归模型
glm&-glm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8,family = binomial(link = "logit"),data = Data)
summary(glm)
###逐步寻优法 forward前向选择法backward后向选择法
logit.step&-step(glm,direction = c("both"))
summary(logit.step)
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r语言怎么输出glm的scaled deviance
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如果是列表或者数据框的话，glm$scaled deviance不是的话就取行列数，慢慢试
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