反復重み付き最小二乗法により一般化線形モデルを当てはめます。R の glm(y ~ x, family = ...) と同等です。切片なしの場合は y ~ x - 1 と同じで、説明変数は式ではなく行列で与えます。x、y、重み、またはオフセットに欠測値 (NaN) を含む行は除かれます。R の stats のすべての分布族とリンクが使えます。R の警告は warnings で返されます。メソッドについては glmSummary、glmResiduals、glmPredict、glmConfint、glmAnova を参照してください。
glm(y ~ x, family = ...)
y ~ x - 1
x
y
stats
warnings
説明変数です: 行列 (行の配列で、説明変数ごとに 1 列。長さ 0 の行は、切片だけのモデルの場合) またはベクトル (説明変数 1 つ)。
応答変数です: ベクトル、または二項分布族の場合は (成功数, 失敗数) の行です。
const fit = glm([1, 2, 3, 4, 5, 6], [0, 0, 1, 0, 1, 1], { family: "binomial" });fit.coefficients; // [-4.2491, 1.214]glmSummary(fit).pValue; // [0.20976, 0.18341] コピー
const fit = glm([1, 2, 3, 4, 5, 6], [0, 0, 1, 0, 1, 1], { family: "binomial" });fit.coefficients; // [-4.2491, 1.214]glmSummary(fit).pValue; // [0.20976, 0.18341]
反復重み付き最小二乗法により一般化線形モデルを当てはめます。R の
glm(y ~ x, family = ...)と同等です。切片なしの場合はy ~ x - 1と同じで、説明変数は式ではなく行列で与えます。x、y、重み、またはオフセットに欠測値 (NaN) を含む行は除かれます。R のstatsのすべての分布族とリンクが使えます。R の警告はwarningsで返されます。メソッドについては glmSummary、glmResiduals、glmPredict、glmConfint、glmAnova を参照してください。