阅读量:0
在R语言中,glm函数用于拟合广义线性模型(Generalized Linear Models)。下面是glm函数的基本用法:
语法:glm(formula, data, family, …)
参数说明:
- formula: 用于指定模型的公式,格式为"目标变量 ~ 自变量1 + 自变量2 + …"
- data: 用于指定数据集
- family: 用于指定模型的误差分布类型,常见的包括"binomial"(二项分布)、“gaussian”(正态分布)和"poisson"(泊松分布)等
- …: 其他可选参数,如权重、连结函数等
示例:
# 使用glm函数拟合一个二项分布模型 data <- read.csv("data.csv") # 读取数据集 model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data, family = binomial) # 拟合模型 summary(model) # 输出模型摘要信息 # 使用glm函数拟合一个正态分布模型 data <- read.csv("data.csv") # 读取数据集 model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data, family = gaussian) # 拟合模型 summary(model) # 输出模型摘要信息 # 使用glm函数拟合一个泊松分布模型 data <- read.csv("data.csv") # 读取数据集 model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data, family = poisson) # 拟合模型 summary(model) # 输出模型摘要信息
注意:以上示例中的"data.csv"为数据集文件名,需根据实际情况修改。