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我已经运行glm（用于逻辑回归），结果我得到算法发散。我想试试这个功能logistf来检查 Firth 的方法是否可以改进我的数据分析。让dat表示我的数据框并y ~ f1 + f2成为我的模型。试

或者

我总是得到错误

由于glm运行顺利，我看不出我的数据结构如何成为错误的根源（这就是我没有dat明确描述的原因）。你看到任何潜在的冲突吗？我非常感谢你，阿维图斯

我有一个基于数据 A 的 glm，我想对数据 B 进行评分以进行验证，但是 B 中的一些记录缺少数据。

而不是这些最终没有分数（na.omit）或被删除（na.exclude），我希望它们最终得到一个输出预测，该预测使用模型来确定一个仅基于具有值的数据的值。

一个可重复的例子......

我需要最后一行来为所有记录返回结果（非 NA）。你能指出我需要的代码的方向吗？

我想获得由plotmo（R）表示的概率函数的方程。这是当改变一个或两个预测变量同时保持其他预测变量的平均值不变时的模型方程。我想要一种简单的方法来获得数学方程，因为必须对具有不同变量的许多模型进行制作。

如果我的模型是这样的：

我怎样才能做到？

我正在对德国信用数据进行分析，但由于我已经安装了ROCR软件包，我遇到了一个错误，我无法纠正该错误。下面是使用ROCR的代码：

现在，运行后pred，我收到以下错误：

当我尝试执行以下行时也会发生这种情况：

我目前正在研究 10 年内六个法国海湾贝类的毒性。我创建了一个代表这一年中出现的毒素数量的代理。现在我想通过各种参数来解释这种毒性。目前，我专注于研究微藻大量繁殖对毒性的影响。为了做到这一点，我描述了每年的开花：一年中观察到的最大细胞数、开花的持续时间、开始的周数等......

由于我对毒性的数据很少，所以我想让事情变得非常简单，所以我在这些绽放参数中的 1、2 或 3 个上测试 glms，并且我允许交互。

该代码适用于对数正态系列，但我想与伽马分布甚至准伽马进行比较准伽马进行比较（平均方差在 var=2*mean² 的图形上效果很好）。

当我从 gamma 开始时，我收到以下消息：

并且从第七个模型中出现：只有一个参数的模型：Proxy~DureeB！

我读到我需要找到带start=参数的 coef，但我有 15 000 个模型要检查，包含 1、2或3 个参数。所以这是我的问题：

1. 为什么它不能在这么简单的模型上工作？
2. 是否有我遗漏的元素，我的代码中有解释消息的错误？
3. 有没有办法为我的所有模型设置起始系数？

这是我的代码和数据：

我想测试的一些模型

感谢您的时间！

我正在使用包“betareg”（版本 3.0-3）在 R 中进行 beta 回归。对于蒙特卡洛模拟，我想将分散 - 参数“phi”建模为 logit 模型。不幸的是，该软件包不支持 phi 的链接功能“logit”。我已经看到可以提供一个自写的“glm - 链接”对象，但我不知道如何做到这一点。有谁知道，我如何解决我的问题并将“phi”建模为逻辑模型。

link.phi：
精度模型（phi）中链接函数的字符规范。目前支持“identity”、“log”、“sqrt”。默认值为“log”，除非公式的类型为 y ~ x，其中默认值为“identity”（为了向后兼容）。或者，可以提供类“link-glm”的对象。

我使用 glm.fit() 函数在 R 中构建了 glm 模型：

之后，我尝试使用（我不确定我是否正确选择了 s）做出了一些预测：

并得到一个错误：

在这里https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2004-September/058242.html我找到了某种解决问题的方法：

但我不知道是否不能使用 glm.fit 并在之后进行预测。为什么可能或不可能？又该如何正确选择 s？

注意 如果使用 glm() 函数，则可以省略该问题。但是 glm() 函数需要公式，这在某些情况下不太方便。如果有人想在之后使用 glm.fit 和预测，这里有一些解决方案：https ://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2004-September/058242.html

我有以下代码使用外部气温和 TOD（96 个分类变量，一天中的时间）在 15 分钟间隔内获得负载消耗的前一天预测。当我运行下面的代码时，我收到以下错误。

在使用 glm() 的最后一行之后出现以下错误，

在使用 predict() 的最后一行之后出现以下错误，

我想确定概率回归中每个因变量的边际效应，如下所示：

• 用每个变量的平均值预测（基础）概率
• 对于每个变量，如果变量取平均值 + 1x 变量标准差，则预测与基本概率相比的概率变化

在我的一个回归中，我有一个乘法变量，如下所示：

两个问题：

1. 当我使用上述方法确定边际效应时，乘法项的值是否会反映 b 或 c 的值，取值均值 + 1x 变量标准差？
2. 同样的问题，但使用交互项（* 并且没有 I()）而不是乘法项。

非常感谢

在 R 中，回归函数glm产生一个类对象，glm它是一个列表。

由于它是一个列表，我应该能够将类的对象glm视为列表，而无需进行任何格式化。但是，as.list似乎没有这样做。

例如，如果fit是由函数拟合的模型glm：

另一方面，适用于列表的其他函数也可以正常工作，例如names生成关联列表的 30 个名称。

此外，我可以像查看任何其他列表一样查看单个元素：

是否有任何预先存在的功能可以让我以fit列表形式查看而不进行格式化？

正如我上面所说，我可以使用列表的名称构建自己的函数，但这对于如此简单的任务似乎没有必要。