Tag: glm

逻辑回归预测的置信区间

在R预测.lm基于线性回归的结果计算预测，并提供计算这些预测的置信区间。 根据手册，这些间隔是基于拟合的误差方差，而不是系数的误差间隔。 另一方面，基于logistic和泊松回归（其他几个）计算预测的predict.glm没有可信区间的选项。 而且我甚至很难想象如何计算这样的置信区间来为泊松和逻辑回归提供有意义的见解。 有没有为这种预测提供置信区间有意义的情况？ 他们如何解释？ 这些情况下的假设是什么？

如何debugging“对比度只能应用于2级以上的因素”的错误？

以下是我正在使用的所有variables： str(ad.train) $ Date : Factor w/ 427 levels "2012-03-24","2012-03-29",..: 4 7 12 14 19 21 24 29 31 34 … $ Team : Factor w/ 18 levels "Adelaide","Brisbane Lions",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … $ Season : int 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 […]