排名与GeneralizedLinearModel不足问题
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我不确定如果我遇到一个错误与GeneralizedLinearModel对象,或者这只是一个结果我摇摇欲坠的数学基础知识这一过程。希望有人能告诉我正确的方向……
我试图适应逻辑回归模型来几个数据集通过逐步回归(xobs一系列3615 x n, n范围从2 - 6,和社会毒瘤是3615 x 1矢量):
mdl = GeneralizedLinearModel。逐步(xobs社会毒瘤> 0,“purequadratic”,…
“分布”,“二”,…
“链接”,分对数的,…
“标准”,“另类投资会议”);
对于我的一些数据集,这导致一个回归模型与rank-deficient回归矩阵。
警告:回归设计矩阵秩亏在机器的精度。
>在TermsRegression > TermsRegression。checkDesignRank在98年
在GeneralizedLinearModel > GeneralizedLinearModel。逐步在1553
这是一个模型的一个例子:
广义线性回归模型:
分对数(H) ~ 1 + Smax +股市+ Tavg + Savg * Srange + Smax ^ 2 +股市^ 2 + Tavg ^ 2
=二项分布
估计系数:
估计SEtStatpValue
(拦截)-30.528 10.947 -2.7887 0.0052926
Savg-0.543030.17605-3.08450.0020389
Smax0.955020.262953.6320.00028129
股市00南南
Srange-0.567180.20256-2.80.0051102
Tavg1.52110.758192.00630.044827
Savg: Srange 0.051677 0.016717 3.0913 0.0019928
Smax ^ 2 -0.027523 - 0.0078208 -3.5192 - 0.00043288
股市^ 2 0.022062 - 0.0071608 3.0809 - 0.0020637
Tavg ^ 2 -0.027077 - 0.013544 -1.9992 - 0.045585
3249年观察,3240错误自由度
色散:1
气^ 2-statistic与常数模型:26日,假定值= 0.00104
用这个模型,与全球语言监测相关的几个函数,如
plotSlice
和
预测
,抛出错误。通过设计这个发生吗?我真的不敢确定,如果由此产生的模型是数学上的声音,或者如果我需要手动添加和/或删除手动得到允许模型。
建议使用这样的模型吗?测试运行在预测矩阵(
xobs
)孤立潜在的麻烦制造者交互?或者,是否有办法防止分段法添加条款,将导致rank-deficient回归矩阵?
