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r - glm 中的权重参数如何在 R 中起作用？

问题描述

我真的对 glm 中的权重参数感到困惑。我意识到这个问题之前已经被问过，但我仍然对 weights 参数的作用或它的工作原理感到困惑。例如，在下面的代码中，我的因变量 PCL_Sum2 是二进制且高度不平衡的。我希望两个级别的权重相同。我将如何做到这一点？

Final_Frame.df <- read.csv("no_subset.csv")

Omitted_Nas.df<-na.omit(Final_Frame.df)

这产生了 278 个剩余的观测值。然后当我继续执行回归时：

prelim_model<-glm(PCL_Sum2~Mean_social_combined +
  Mean_traditional_time+
  Mean_Passive_Use_Updated+
  factor(Gender)+
  factor(Ethnicity)+
  factor(Age)+
  factor(Location)+
  factor(Income)+
  factor(Education)+
  factor(Working_Home)+
  Perceived_Fin_Risk+
  Anxiety_diagnosed+
  Depression_diagnosed+
  Lived_alone+
  Mean_Active_Use_Updated, data=Omitted_Nas.df<-na.omit(Final_Frame.df), weights=??? family = binomial())

summary(prelim_model)

我尝试设置 weights = 0.5, 0.5 但我总是收到以下错误：

Error in model.frame.default(formula = PCL_Sum2 ~ Mean_social_combined + : variable lengths differ (found for '(weights)')

任何帮助将不胜感激！

标签： rargumentsglm

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