哪个网站推广产品好,wordpress gd,怎么开网店具体流程,智能模板网站建设R语言中predict函数在建立模型#xff0c;研究关系时常用。但是不同type得到的结果常常被混为一谈#xff0c;接下来#xff0c;探讨predict得到的不同结果。
#数据
set.seed(123)
n-1000
age-rnorm(n,mean50,sd10)
gender-rbinom(n,1,0.5)
disease-rbinom…R语言中predict函数在建立模型研究关系时常用。但是不同type得到的结果常常被混为一谈接下来探讨predict得到的不同结果。
#数据
set.seed(123)
n-1000
age-rnorm(n,mean50,sd10)
gender-rbinom(n,1,0.5)
disease-rbinom(n,1,plogis(-30.05*age0.5*gender))
data-data.frame(age,gender,disease)
1、typeresponse得到的时预测概率
glm_model-glm(disease~age,familybinomial(linklogit),datadata)
a1predict(glm_model,typeresponse)
print(a1[1:10]) 2、typelink得到log-odds (发生概率与不发生概率比值取自然对数)
glm_model-glm(disease~age,familybinomial(linklogit),datadata)
a1predict(glm_model,typelink)
print(a1[1:10]) 3、typeterms得到一个矩阵给出线性预测量表上模型公式中每个项的拟合值。
a3predict(glm_model,typeterms)
print(a3[1:10])
