R语言非线性回归和广义线性模型：泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据
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。
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R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据
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。
R语言GLM广义线性模型：逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据（剂量和反应）示例和自测题
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。
R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
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。
Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Coin Ge撰写 使用l
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据
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。
广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者
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。
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间
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(GLMs)算法和零膨胀模型分析
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
R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析
通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。
广义线性模型索赔频率预测：过度分散、风险暴露数和树状图可视化
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。
R语言通过伽玛与对数正态分布假设下的广义线性模型对大额索赔进行评估预测
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。
R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析
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。
R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析
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
