R語言線性模型glm()logistic回歸模型
R語言廣義線性模型glm()函數
glm(formula, family=family.generator, data,control = list(…))
formula數據關系，如y~x1+x2+x3
family：每一種響應分布（指數分布族）允許各種關聯函數將均值和線性預測器關聯起來。
常用的family：
binomal(link=’logit’) —-響應變量服從二項分布，連接函數為logit，即logistic回歸
binomal(link=’probit’) —-響應變量服從二項分布，連接函數為probit
poisson(link=’identity’) —-響應變量服從泊松分布，即泊松回歸
control:控制算法誤差和最大迭代次數
glm.control(epsilon = 1e-8, maxit = 25, trace = FALSE)
-----maxit:算法最大迭代次數，改變最大迭代次數：control=list(maxit=100)
源自
實戰：
source("setwd.r")
##下面read.csv會出錯，因為表頭中文亂碼，刪掉表頭，重新定義
Data=read.csv("bankloan.csv")[2:701,]
##查看前幾行tail是后幾行
head(Data)
colnames(Data)<-c("x1","x2","x3","x4","x5","x6","x7","x8","y")
tail(Data)
#logistic回歸模型
glm<-glm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8,family = binomial(link = "logit"),data = Data)
glm
summary(glm)
###逐步尋優法 forward前向選擇法backward后向選擇法
logit.step<-step(glm,direction = c("both"))
summary(logit.step)
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