タグ付けされた質問 「glm」

（おもちゃの例として）応答変数と3つの共変量を含むデータがあるとします。 y = c(1,4,6) d = data.frame(x1 = c(4,-1,3), x2 = c(3,9,8), x3 = c(4,-4,-2)) 線形回帰をデータに適合させたい： fit = lm(y ~ d$x1 + d$x2 + d$y2) 個々の共変量を書き出す必要がないように、式を書く方法はありますか？たとえば、次のようなもの fit = lm(y ~ d) （データフレームの各変数を共変量にする必要があります。）実際にデータフレームに50個の変数があるので、書き込みを避けたいと思っていx1 + x2 + x3 + etcます。

127 r  dataframe  glm  lm 

で指定されているデフォルトの開始値はどのようになっているのでしょうかglm。 この投稿は、デフォルト値がゼロとして設定されることを示唆しています。この1は、その背後にあるアルゴリズムは、しかし、関連するリンクが壊れているがあることを述べています。 単純なロジスティック回帰モデルをアルゴリズムトレースで近似しようとしました： set.seed(123) x <- rnorm(100) p <- 1/(1 + exp(-x)) y <- rbinom(100, size = 1, prob = p) # to see parameter estimates in each step trace(glm.fit, quote(print(coefold)), at = list(c(22, 4, 8, 4, 19, 3))) まず、初期値の指定なし： glm(y ~ x, family = "binomial") Tracing glm.fit(x = structure(c(1, …

10 r  logistic-regression  glm