在R中是否有一种方法可以对数据帧中的每个不同变量使用不同的组合运行GLM。
如果我有4个解释变量,我可以将Y建模为
m1 = glm(Y ~ V1, data = d)
m2 = glm(Y ~ V1 + V2, data = d)
m3 = glm(Y ~ V1 + V2 + V3, data = d)
m4 = glm(Y ~ V1 + V2 + V3 + V4, data = d)
m5 = glm(Y ~ V1 + V2 + V4, data = d)
这叫做疏通:
library(MuMIn)
data(Cement)
fm1 <- lm(y ~ ., data = Cement)
dd <- dredge(fm1)
Global model call: lm(formula = y ~ ., data = Cement)
---
Model selection table
(Intrc) X1 X2 X3 X4 df logLik AICc delta weight
4 52.58 1.468 0.6623 4 -28.156 69.3 0.00 0.566
12 71.65 1.452 0.4161 -0.2365 5 -26.933 72.4 3.13 0.119
8 48.19 1.696 0.6569 0.2500 5 -26.952 72.5 3.16 0.116
10 103.10 1.440 -0.6140 4 -29.817 72.6 3.32 0.107
14 111.70 1.052 -0.4100 -0.6428 5 -27.310 73.2 3.88 0.081
15 203.60 -0.9234 -1.4480 -1.5570 5 -29.734 78.0 8.73 0.007
16 62.41 1.551 0.5102 0.1019 -0.1441 6 -26.918 79.8 10.52 0.003
13 131.30 -1.2000 -0.7246 4 -35.372 83.7 14.43 0.000
7 72.07 0.7313 -1.0080 4 -40.965 94.9 25.62 0.000
9 117.60 -0.7382 3 -45.872 100.4 31.10 0.000
3 57.42 0.7891 3 -46.035 100.7 31.42 0.000
11 94.16 0.3109 -0.4569 4 -45.761 104.5 35.21 0.000
2 81.48 1.869 3 -48.206 105.1 35.77 0.000
6 72.35 2.312 0.4945 4 -48.005 109.0 39.70 0.000
5 110.20 -1.2560 3 -50.980 110.6 41.31 0.000
1 95.42 2 -53.168 111.5 42.22 0.000
校验者: @专业吹牛逼的小明 @Gladiator 翻译者: @瓜牛 @年纪大了反应慢了 @Hazekiah @BWM-蜜蜂 下面是一组用于回归的方法,其中目标值 y 是输入变量 x 的线性组合。 在数学概念中,如果 是预测值。 在整个模块中,我们定义向量 作为 coef_ ,定义 作为 intercept_ 。 如果需要使用广义线性模型进行分类,请参阅 logistic 回归 。 1.1.1.
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