Fit2<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit3<-glm(formula=y~spell+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit4<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit5<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit6<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial()) Fit7<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)分析这几个模型和刚刚提到的Fit模型之间的差异
时间: 2023-12-22 19:03:36 浏览: 66
这是一些使用不同模型拟合二元响应变量(y)的代码。这里使用的模型包括Fit2、Fit3、Fit4、Fit5、Fit6和Fit7。它们与之前提到的Fit模型的区别在于它们使用了不同的family参数(二项分布、cloglog函数等),以及不同的模型变量(包括与时间相关的变量的不同表示方法)。这些模型可能会产生不同的拟合结果和预测能力,因此需要进行比较和评估。
相关问题
Fit2<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit3<-glm(formula=y~spell+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit4<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit5<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit6<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial()) Fit7<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial(cloglog))Fit<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial())
这段代码定义了六个二项式回归模型Fit2、Fit3、Fit4、Fit5、Fit6和Fit7,以及一个默认的二项式回归模型Fit。这些模型的自变量包括了age、ui、reprate、disrate、logwage和tenure等变量。不同的模型之间的区别在于自变量的不同设定,以及对于二项分布的不同处理方式。
具体来说:
- 模型Fit2中,增加了连续变量timeInt作为自变量,并使用了cloglog变换来处理二项分布;
- 模型Fit3中,增加了连续变量spell作为自变量,并使用了默认的二项分布;
- 模型Fit4中,将连续变量timeInt转化为分类变量,并使用了默认的二项分布;
- 模型Fit5中,在模型Fit4的基础上增加了cloglog变换来处理二项分布;
- 模型Fit6中,在模型Fit4的基础上去除了截距项;
- 模型Fit7中,在模型Fit6的基础上增加了cloglog变换来处理二项分布。
这些模型中的family参数指定了哪种类型的二项分布用于模型拟合。
分析以下五个模型参数差异Fit<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial())Fit2<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit3<-glm(formula=y~spell+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit4<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit5<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit6<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial()) Fit7<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial(cloglog))
这里提供一些比较这些模型参数差异的思路:
1. family参数的不同:这些模型中的family参数都是用于指定哪种广义线性模型,这里用的是binomial二项分布,不同的是在Fit2和Fit5中使用了cloglog作为link函数,这会影响模型的预测结果和参数解释。
2. formula参数的不同:formula参数用于指定模型公式,不同的因变量和自变量组合可能会导致不同的模型效果。例如,Fit3中使用的是spell作为因变量,而不是y,这也会导致与其他模型的不同。
3. factor参数的不同:在Fit4和Fit5中,timeInt参数被转换为因子变量,这会将其转换为一个分类变量,与其他模型的连续变量不同。Fit6和Fit7中则使用了-1的语法,用于删除因子变量的截距项。
4. 不同模型的解释:最后,不同的模型可能会有不同的参数解释。例如,Fit6和Fit7中没有截距项,这意味着模型中的所有因子都被当作了基础水平,这会影响系数的解释。
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