softmax是什么广义线性模型和一般线性模型的区别?-创新互联
广义线性模型和一般线性模型的区别?广义线性模型(GLM)。该模型以自变量的线性预测函数作为因变量的估计。在机器学习中,许多模型都是基于广义线性模型的,如传统的线性回归模型、大熵模型、logistic回归模型、softmax回归模型等。广义线性模型GLM非常简单。例如,药物的疗效与其剂量有关。这种相关性可能是多种多样的,可能是简单的线性关系(服用一片退烧0.1度,服用两片退烧0.2度,以此类推;这种情况是一般的线性模型),也可能是更复杂的其他关系,如指数关系(一片退烧0.1度,两片退烧(0.4度)、对数关系等。这些复杂关系可以通过一系列数学变换转化为线性关系,统称为广义线性模。对于广义线性混合模型,GLMM更为复杂。GLM要求观测误差是随机的,而GLMM要求误差值不是随机的,而是分布的。例如,我们认为疗效可能与服药时间有关,但相关性并不是单纯的疗效随服药时间而变化。疗效随机波动的程度更可能与给药时间有关。比如早上10点,大家基本上都是半饱。此时,同样剂量的效果几乎相同。但到了中午,有的人还没吃饭,有的人吃饭了,有的人喝酒了,结果,酒和东西起反应,有的人喝醋,醋和东西起反应的方式就不同了。显然,中午吃饭会导致药物疗效的随机误差非常大。这种疗效随机误差(不是疗效本身)随时间而变化,并呈现一定的分布,因此必须采用广义线性混合模型。logistic模型公式?
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是1/(1exp(-x)),分子和分母乘以exp(x)就是exp(x)/(1exp(x))。!p=1/(1EXP(-x))是S型非线性概率函数,Logistic函数只是中间的一个特例。Y=ln[P/(1-P)]=logit(Y)=BX,logit变换后的模型称为logistic回归模型。
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eviews怎么做面板回归模型,详细点?太少了。
面板数据比时间序列和横截面数据复杂得多。首先,您必须对模型设置和数据选择做出总体决定(多少年?有多少节?先做几个变量的F检验,看应该使用混合数据模型、变量截距模型还是变系数模型。当然,根据你的研究目的,你也可以用变量系数来研究一个变量在不同部分之间是否有一致性。无论是固定效应还是随机效应都应该用Hausmann检验来检验,但一般来说固定效应是足够的。模型选择是回归分析。可以使用OLS或GLS。如果DW值不好,可以在模型中加入AR(n)进行校正。模型应该不断地尝试和修改,最后选择最符合要求的模型。
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