数据分享|广义线性模型beta二项分布的淋巴结疾病风险预测可视化R语言实现
淋巴结疾病作为一类复杂的健康问题,其风险预测一直是临床和公共卫生领域的研究热点。
淋巴结疾病作为一类复杂的健康问题,其风险预测一直是临床和公共卫生领域的研究热点。
我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系。
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。
在拟合 GLM(并检查残差)之后,可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性,即将估计值与其标准误差进行比较。
线性模型是统计学的基础,但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Coin Ge撰写 使用l
最近我们被客户要求撰写关于GLM模型的研究报告。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法。
本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型(GAM)来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。
增量法使我们具有(渐近)正态性,因此一旦有了标准偏差,便可以得到置信区间。
广义线性模型(GLM) 是通过连接函数,把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来
通常,GLM的连接函数可能比分布更重要。
在精算科学和保险费率制定中,考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故,简单的结果是因为计算起来更加复杂,只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。
我们已经很自然地认为,不仅可以用一些协变量来解释单个索赔的频率,而且可以用单个成本来解释。
本文为非人寿保险课程的一部分,该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究(2008)。我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析。
上周在 非人寿保险课程中,我们了解了广义线性模型的理论
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