Binomo의 뉴스 기능 사용

마지막 업데이트: 2022년 7월 4일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기

내 컴퓨터에서 반복적인 팝업 광고를 제거하려면 어떻게 합니까?

팝업 광고가 지겹습니까? 우리 모두는 그것을 경험했습니다. 웹사이트를 탐색하다가 갑자기 광고 팝업이 나타납니다. 이러한 광고는 성가실 뿐만 아니라 때로는 알 수 없는 악성 사이트로 연결되기도 Binomo의 뉴스 기능 사용 합니다.

팝업 광고란 무엇입니까?

팝업 광고는 청중의 관심을 끌기 위해 새 브라우저에 표시되는 온라인 광고입니다. 광고, 뉴스레터, 구독 옵션과 같은 여러 형태로 제공되지만 대부분은 불쾌합니다. 때때로 이러한 광고를 클릭하면 파일과 시스템에 영향을 줄 수 있는 사이트로 리디렉션될 수 있습니다.

팝업 창은 일반적으로 닫기 명령이 있는 작은 창과 같이 다양한 크기로 나타날 수 있습니다. 사이트 방문자에게 광고를 표시하는 가장 인기 있는 방법입니다.

팝업 광고의 원인

Adware

사이트를 탐색하거나 방문할 때마다 팝업 광고가 표시되는 경우 브라우저의 홈페이지가 예기치 않게 변경된 것입니다. 애드웨어가 귀하의 브라우저를 감염시켰을 가능성이 있습니다.

애드웨어는 온라인 상태일 때 자동으로 광고를 표시하는 일종의 프로그램(악성코드)입니다. 애드웨어를 제거하지 않는 한 쉽게 차단할 수 없도록 웹 페이지에 광고를 삽입합니다. 애드웨어는 일반적으로 다른 무료 소프트웨어를 설치할 때 시스템에 들어갑니다.

Advertisement and marketings

물건을 사기 위해 웹사이트를 방문하면 현재 탐색과 관련된 제품을 홍보합니다. 팝업 광고는 동일한 방식으로 작동합니다. 방금 보거나 읽은 내용을 기반으로 광고를 표시합니다. 그들은 귀하의 쿠키 및 기본 설정을 기반으로 귀하에게 무언가를 광고하고 있습니다.

광고주는 온라인 마케팅이 고객의 관심을 끌 수 있는 가장 좋은 방법이라고 믿습니다. 팝업 광고가 그 중 하나입니다. 그들 중 일부는 구독 옵션을 제공할 수 있으며 뉴스레터나 유튜브 채널을 위한 것일 수 있습니다. 동시에 일부는 인터넷 사용자에게 성가시고 좌절감을 줄 수 있습니다.

Ransomware

대부분의 해커가 다른 컴퓨터를 제어하는 ​​데 사용하는 Binomo의 뉴스 기능 사용 소프트웨어입니다. 컴퓨터가 이 소프트웨어의 영향을 받는 경우 몸값을 지불할 때까지 파일에 대한 모든 액세스를 차단합니다.

팝업 차단은 어떻게 하나요?

때로는 팝업이 너무 성가시고 반복적입니다. 이러한 광고는 종종 가입하거나 물건을 구매하도록 압력을 가할 수 있습니다. 여기에서 팝업을 제거하는 몇 가지 방법을 언급했습니다.

1.Enable pop-up blocker on your browser

오늘날 인터넷에서 광고는 잘 알려진 문제이기 때문에 많은 인터넷 브라우저에는 광고를 차단하는 기능이 내장되어 있습니다. 반복적인 팝업이 표시되는 경우 현재 브라우저의 기본 설정을 변경하는 것이 좋습니다.

For google chrome:

  • 브라우저를 열고 오른쪽 상단 모서리에 있는 점 3개 아이콘을 클릭합니다.
  • 설정을 클릭하고 왼쪽 패널에서 개인 정보 및 설정을 선택합니다.
  • 이제 사이트 설정을 클릭하고 아래로 스크롤하여 팝업 및 리디렉션을 선택합니다.
  • 토글 스위치가 회색이면 브라우저가 이미 광고를 차단하고 있는 것입니다. 그렇지 않은 경우 스위치를 토글하여 팝업을 차단합니다.

구글 크롬03

특정 사이트의 팝업만 차단하고 싶다면 클릭하여 특정 사이트의 URL을 추가할 수 있습니다. Add 아래의 Blocked.

브라우저에서 팝업 차단을 활성화하더라도 즐겨찾는 사이트의 팝업은 계속 허용할 수 있습니다. 클릭 Allow 사이트의 URL을 입력합니다.

For Edge Browser:

  • Microsoft Edge 브라우저 열기
  • 메뉴로 이동하여 설정을 클릭합니다.

구글 크롬04

  • 이제 고급 설정 보기를 선택합니다.

구글 크롬05

  • 차단 팝업 스위치를 활성화합니다.

구글 크롬06

For Mozilla Firefox:

  • 브라우저에서 설정을 변경하고 화면 상단 모서리에 있는 세 줄 아이콘을 클릭합니다.

구글 크롬07

구글 크롬08

  • 권한에서 팝업 창 차단 확인란을 클릭합니다.

구글 크롬09

  • 체크 표시가 있는 경우 Mozilla 브라우저가 이미 팝업 광고를 차단하고 있는 것입니다.

Firefox 브라우저에는 Exceptions URL이 특정 사이트 팝업을 차단하도록 추가하고 허용하는 옵션. URL을 추가한 후 Allow.

2. Ad and pop-up Blocker

브라우저에서 팝업 차단을 활성화했더라도 일부는 차단할 수 없습니다. 따라서 내장 브라우저 기능을 사용하는 것 외에도 팝업을 차단하도록 특별히 설계된 소프트웨어를 사용할 수도 있습니다.

시장에는 수많은 광고 차단기가 있습니다. 브라우저 확장을 사용할 수도 있습니다. 또한 기존 브라우저 도구 모음 추가 기능은 때때로 추가 팝업 차단 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 앱과 추가 기능은 팝업을 효과적으로 방지할 수 있지만 시스템 리소스와 브라우저 공간도 사용할 수 있으므로 항상 최선의 선택은 아닙니다.

삼. Uninstall unknown programs:

사이트를 탐색할 때 자신도 모르게 링크를 클릭할 수 있습니다. 때때로 이러한 링크는 파일 또는 기타 악성 프로그램을 다운로드하도록 리디렉션될 수 있습니다. 프로그램을 다운로드한 후 반복적인 팝업이 표시되기 시작하면 프로그램을 제거하십시오.

그러나 조심하십시오. 특정 응용 프로그램을 제거하면 컴퓨터에 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 애드웨어 바이러스 백신, Spybot 및 SpywareBlaster와 같은 스파이웨어 및 애드웨어 제거 소프트웨어를 사용할 수도 있습니다.

스파이웨어 제거 도구를 컴퓨터에 항상 보관하고 업데이트된 상태로 유지하고 일주일에 한두 번 컴퓨터에서 맬웨어 위협을 검사하십시오. 위에서 언급한 소프트웨어는 무료로 사용할 수 있으며 팝업을 유발할 수 있는 맬웨어를 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. AntiVirus and firewalls

컴퓨터에 바이러스 백신과 방화벽이 Binomo의 뉴스 기능 사용 설치되어 있는 경우 이러한 프로그램은 인터넷을 검색하는 동안 원치 않는 연결을 차단합니다. 팝업은 컴퓨터에 액세스할 수 없습니다.

Windows 사용자인 경우 원치 않는 액세스로부터 보호하기 위해 Windows 방화벽이라는 방화벽이 있으며 컴퓨터를 보호하기 위해 다른 타사 소프트웨어를 설치할 수도 있습니다.

5. Do not open an unsure link.

인터넷 서핑을 하는 동안 모든 안전 규칙을 준수하더라도 컴퓨터에 여전히 맬웨어가 감염될 수 있습니다.

예: 이메일을 수신하면 발신자가 많은 스팸을 걸러낼 수 있지만 일부는 간과할 수 있습니다. 따라서 링크가 의심되는 경우 해당 링크 위로 마우스를 가져가면 화면 하단에 URL이 표시됩니다. 시스템에 맬웨어를 다운로드하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

칸아카데미는 해당 브라우저를 지원하지 않습니다. [닫기]

If you're seeing this message, it means we're having trouble loading external resources on our website.

웹 필터가 올바르게 작동하지 않으면 도메인 *. kastatic.org*.kasandbox.org이 차단되어 있는지 확인하세요.

이항 평균 및 표준편차 공식

이항변수의 기댓값

이항 평균 및 표준편차 공식

동영상 대본

이항변수 X가 있고 이걸 매우 일반적인 말로 설명해 보겠습니다 이것은 각 시행에서 성공할 확률이 p인 n번의 시행에서 성공의 횟수를 말합니다 성공의 횟수를 말합니다 성공의 횟수를 말합니다 이렇게 설명하는 것은 어느 확률이나 이항변수에 대해서도 설명 가능한 방법이고 각 시행은 독립이라고 가정하고 있습니다 즉, 확률은 일정합니다 여기 유한한 시행 횟수가 있고 각 시행은 명백히 성공 혹은 실패입니다 이 영상에서 다룰 것은 이 이항변수의 기댓값입니다 이 이항변수의 기댓값입니다 X의 기댓값이 무엇과 같을까요? X의 기댓값이 무엇과 같을까요? X의 기댓값이 무엇과 같을까요? 바로 본론으로 들어가서 답을 말씀 드리겠습니다 그리고 영상 뒤에서 조금 더 수학적으로 증명하도록 하겠습니다 X의 기댓값은 시행 횟수 x 각 시행에서 성공할 확률입니다 시행 횟수 x 각 시행에서 성공할 확률입니다 만약 조금 더 구체적으로 알고 싶다면 시행을 자유투라고 상상해 보세요 자유투 라인에서 슛을 쏘고 성공은 공이 들어간 경우입니다 공이 들어간 경우입니다 노란색을 써볼게요 확률은 자유투 성공률이죠 30% 혹은 0.3이라고 합시다 그리고 이 경우 10개의 자유투를 던졌다고 합시다 그러면 n = 10입니다 이제 많이 구체적인 상황이 됐습니다 이러한 상황에서 기댓값은 X가 30%의 자유투 성공률로 10개의 자유투를 던진 뒤 성공한 횟수라면 성공한 횟수라면 제가 아까 말한 것에 근거해서 n x p가 됩니다 결국 시행 횟수 x 시행에서 성공 확률인 0.3입니다 결국 시행 횟수 x 시행에서 성공 확률인 0.3입니다 결과적으로 Binomo의 뉴스 기능 사용 Binomo의 뉴스 기능 사용 3이 되겠습니다 이게 직관적으로 이해가 가나요? 10개 슛을 30%의 성공률로 던진다면 일반적으로 3개의 슛을 성공시킬 거라고 생각할 겁니다 그럼 이제 이걸 떠나서 이에 대해 수학적으로 편하게 느껴지도록 합시다 그리고 기댓값의 성질을 이용할 것입니다 특히 다른 동영상에서 이야기 했듯이 두 확률변수의 합 즉, X + Y의 기댓값을 알고 있다면 이것은 X의 기댓값 +Y의 기댓값과 같다는 사실을 이용할 겁니다 이것은 X의 기댓값 +Y의 기댓값과 같다는 사실을 이용할 겁니다 이것은 X의 Binomo의 뉴스 기능 사용 기댓값 +Y의 기댓값과 같다는 사실을 이용할 겁니다 이것을 가정하면서 새로운 확률변수를 만듭시다 확률변수 Y라고 합시다 Y에 대한 설명은 알고 있죠? Y가 1일 때의 확률은 p입니다 Y가 0일 때의 확률은 1 - p 입니다 그리고 이것들이 이 확률변수의 유일한 두 개의 결과입니다 그러면 아마도 이것이 어떻게 될지 알 것입니다 이 확률변수를 잘 보면 하나의 시행만을 나타내고 있고 성공일 때는 1이고 실패일 때는 0입니다 본래의 확률변수 X를 보면 여기에 써보면 Y + Y 그리고 이렇게 10번 더해집니다 10개의 Y가 있겠죠 구체적으로는 자유투를 성공하면 확률변수 Y를 1로 봐야하고 자유투를 실패하면 Y를 0으로 봐야합니다 이것은 이 시행들 중 하나를 나타내고 X를 이 시행들 중에 n의 합이라고 봐야합니다 여기를 명확히 하도록 합시다 조금 더 명확히 들어가면 사실은 nY가 됩니다 왜냐하면 이쪽의 부분과 똑같이 일반적으로 표현하고 싶거든요 따라서 여기는 n개의 Y입니다 따라서 여기는 n개의 Y입니다 이것은 그냥 특정한 예제였고 영상의 나머지에서는 일반적인 걸 계속 하도록 하겠습니다 왜냐하면 이제 진짜 여기 이 결과를 증명할 것이기 때문입니다 그러면 양변에 기댓값을 취해봅시다 뭐가 되죠? X의 기댓값은 X의 기댓값은 사실 여긴 전체의 기댓값이지만 여기의 이 성질을 이용하면 Y의 기댓값을 n번 더하면 됩니다 Y의 기댓값을 n번 더하면 됩니다 Y의 기댓값을 n번 더하면 됩니다 Y의 기댓값을 n번 더하면 됩니다 이것이 n개 있는 것이죠 따라서 이것을 다시 써보면 따라서 이것을 다시 써보면 이것은 n x Y의 기댓값입니다 이것은 n x Y의 기댓값입니다 그러면 Y의 기댓값은 무엇인가요? 이것은 꽤 간단하겠네요 직접 해보면 됩니다 Y의 기댓값 여기에 적어볼게요 Y의 기댓값은 확률이 가중된 결과입니다 그리고 여기서는 단 두 개의 명백한 결과만 있기 때문에 계산하기가 쉽죠 1을 얻는 경우의 확률 p가 있으니 p x 1이고 0을 얻을 확률인 1-p를 더해 줍니다 0을 얻을 확률인 1-p를 더해 줍니다 간단히 하면 얼마죠? 0 곱하기 무엇을 하든 0이 되고 1 x p만 남았는데 이건 그냥 p가 되죠 따라서 Y의 기댓값은 p가 됩니다 다 나왔네요 X의 기댓값이 있고 기댓값의 10배이거나 일반적으로는 Y의 기댓값의 n배가 되겠죠 그리고 Y의 기댓값은 p이고 따라서 X의 기댓값은 np입니다 잘 이해했길 바랍니다

glmfit

b = glmfit( X , y , distr ) 은 분포 distr 을 사용하여, X 의 예측 변수에 대한 y 의 응답 변수의 일반화 선형 회귀 모델에 대한 계수 추정값으로 구성된 벡터 b 를 반환합니다.

b = glmfit( X , y , distr , Name,Value ) 는 하나 이상의 이름-값 인수를 사용하여 옵션을 추가로 지정합니다. 예를 들어, 모델에서 상수항을 생략하려면 'Constant','off' 를 지정할 수 있습니다.

[ b , dev ] = glmfit( ___ ) 은 피팅의 이탈도를 나타내는 값 dev 도 반환합니다.

[ b , dev , stats ] = glmfit( ___ ) 은 모델 통계량 stats 도 반환합니다.

프로빗(Probit) 연결 함수를 사용하여 일반화 선형 모델 피팅하기

일반화 선형 회귀 모델을 피팅하고, 피팅된 모델을 사용하여 예측 변수 데이터에 대한 예측(추정)값을 계산합니다.

표본 데이터 세트를 만듭니다.

x 는 예측 변수 값을 포함합니다. 각 y 값은 n 의 대응되는 시행 횟수에 대한 성공 횟수입니다.

x 에서 y 에 대한 프로빗 회귀 모델을 피팅합니다.

추정된 성공 횟수를 계산합니다.

관측된 성공률과 추정된 성공률을 x 값에 대해 플로팅합니다.

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line.

사용자 지정 연결 함수를 사용하여 일반화 선형 모델 피팅하기

사용자 지정 연결 함수를 정의하고 이 함수를 사용하여 일반화 선형 회귀 모델을 피팅합니다.

열 벡터 species 는 세 가지 붓꽃 종인 setosa, versicolor, virginica를 포함합니다. 행렬 meas 는 꽃에 대한 네 가지 측정값 유형인 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, Binomo의 뉴스 기능 사용 꽃잎 너비(단위: 센티미터)를 포함합니다.

예측 변수와 응답 변수를 정의합니다.

로짓 연결 함수에 대해 사용자 지정 연결 함수를 정의합니다. 연결 함수, 연결 함수의 도함수, 역연결 함수를 정의하는 세 개의 함수 핸들을 만듭니다. 함수 핸들을 셀형 배열로 저장합니다.

사용자 지정 연결 함수와 glmfit 을 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 피팅합니다.

내장 logit 연결 함수를 사용하여 일반화 선형 모델을 피팅하고 결과를 비교합니다.

이탈도 검정 수행하기

각 예측 변수에 대해 하나의 절편 항과 일차항을 포함하는 일반화 선형 회귀 모델을 피팅합니다. 모델이 상수 모델보다 현저히 잘 피팅되는지 여부를 확인하는 이탈도 검정을 수행합니다.

두 개의 기본 예측 변수 X(:,1) 과 X(:,2) 를 갖는 푸아송 난수를 사용하여 표본 데이터를 생성합니다.

각 예측 변수에 대해 하나의 절편 항과 일차항을 포함하는 일반화 선형 회귀 모델을 피팅합니다.

두 번째 출력 인수 dev 는 피팅의 이탈도입니다.

절편만 포함하는 일반화 선형 회귀 모델을 피팅합니다. 예측 변수를 1로 구성된 열로 지정하고, glmfit 이 모델에 상수항을 포함시키지 않도록 'Constant' 를 'off' 로 지정합니다.

dev_constant 와 dev 의 차를 계산합니다.

D 는 자유도가 2인 카이제곱 분포를 갖습니다. 자유도는 dev 에 대응되는 이 모델의 추정 모수의 개수와 상수 모델의 추정 모수의 개수 사이의 차와 같습니다. 이탈도 검정에 대한 p -값을 구합니다.

p -값이 작으면 모델이 상수에 비해 크게 다름을 나타냅니다.

또는, fitglm 함수를 사용하여 푸아송 데이터로 구성된 일반화 선형 회귀 모델을 만들 수도 있습니다. 모델 표시 화면에 통계량 ( Chi^2-statistic vs. constant model )과 p -값이 포함됩니다.

피팅된 모델 객체에 devianceTest 함수를 사용할 수도 있습니다.

입력 인수

X — 예측 변수
숫자형 행렬

예측 변수로, n×p 숫자형 행렬로 지정됩니다. 여기서 n은 관측값 개수이고 p는 예측 변수 개수입니다. X 의 각 열은 하나의 변수를 나타내고, 각 행은 하나의 관측값을 나타냅니다.

기본적으로 glmfit 은 모델에 상수항을 포함시킵니다. X 에 1로 Binomo의 뉴스 기능 사용 구성된 열을 직접 추가하지 마십시오. 'Constant' 이름-값 인수를 지정하여 glmfit 의 디폴트 동작을 변경할 수 있습니다.

데이터형: single | double

y — 응답 변수
벡터 | 행렬

응답 변수로, 벡터 또는 행렬로 지정됩니다.

distr 이 'binomial' 이 아니면 y 는 n×1 벡터여야 합니다. 여기서 n은 관측값 개수입니다. y 의 각 요소는 X 의 대응 행에 대한 응답 변수입니다. 데이터형은 single형 또는 double형이어야 합니다.

distr 이 'binomial' 이면 y 는 각 관측값에서의 성공 또는 실패를 나타내는 n×1 벡터이거나 첫 번째 열이 각 관측값에 대한 성공 횟수를 나타내고 두 번째 열이 각 관측값에 대한 시행 횟수를 나타내는 n×2 행렬입니다.

데이터형: single | double | logical | categorical

distr — 응답 변수의 분포
'normal' (디폴트 값) | 'binomial' | 'poisson' | 'gamma' | 'inverse gaussian'

응답 변수의 분포로, 다음 표에 있는 값 중 하나로 지정됩니다.

설명
'normal' 정규분포(디폴트 값)
'binomial' 이항분포
'poisson' 푸아송 분포
'gamma' 감마 분포
'inverse gaussian' 역가우스 분포

이름-값 인수

예: b = glmfit(X,y,'normal','link','probit') 은 응답 변수의 분포가 정규분포임을 지정하고 glmfit 에 프로빗 연결 함수를 사용하도록 지시합니다.

선택적으로 Name,Value 인수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 여기서 Name 은 인수 이름이고 Value 는 대응값입니다. Name 은 따옴표 안에 표시해야 합니다. Name1,Value1. NameN,ValueN 과 같이 여러 개의 이름-값 쌍의 인수를 어떤 순서로든 지정할 수 있습니다.

B0 — 계수 추정값의 초기값
숫자형 벡터

계수 추정값의 초기값으로, 숫자형 벡터로 지정됩니다. 디폴트 값은 입력 데이터에서 파생된 초기 피팅 값입니다.

데이터형: single | double

Constant — 상수항에 대한 표시자
'on' (디폴트 값) | 'off'

피팅에 포함된 상수항(절편)에 대한 표시자로, 'on' (상수항 포함) 또는 'off' (모델에서 상수항 제외)로 지정됩니다.

'on' (디폴트 값) — glmfit 은 모델에 상수항을 포함시키고 계수 추정값 b 로 구성된 (p + 1)×1 벡터를 반환합니다. 여기서 p는 X 의 예측 변수 개수입니다. 상수항의 계수는 b 의 첫 번째 요소입니다.

'off' — glmfit 은 상수항을 생략하고 계수 추정값 b 로 구성된 a p×1 벡터를 반환합니다.

예: 'Constant','off'

EstDisp — 산포 모수를 계산하기 위한 표시자
'binomial' 분포와 'poisson' 분포의 Binomo의 뉴스 기능 사용 Binomo의 뉴스 기능 사용 경우 'off' (디폴트 값) | 'on'

'binomial' 분포와 'poisson' 분포의 산포 모수를 계산하기 위한 표시자로, 'on' 또는 'off' 로 지정됩니다.

설명
'on' 표준 오차를 계산할 때 산포 모수를 추정합니다. 추정된 산포 모수 값은 피어슨 잔차의 제곱합을 오차에 대한 자유도(DFE)로 나눈 값입니다.
'off' 표준 오차를 계산할 때 이론적 값인 1을 사용합니다(디폴트 값).

피팅 함수는 다른 분포에 대해서는 항상 산포를 추정합니다.Binomo의 뉴스 기능 사용

예: 'EstDisp','on'

Link — 연결 함수
정준 연결 함수 (디폴트 값) | 스칼라 값 | 사용자 지정 연결 함수로 구성된 구조체 또는 셀형 배열

정준 연결 함수 대신 사용할 연결 함수로, 다음 표에 나와 있는 내장 연결 함수 중 하나로 지정되거나 사용자 지정 연결 함수로 지정됩니다.

디폴트 'Link' 값은 정준 연결 함수로, distr 인수로 지정되는 응답 변수의 분포에 따라 달라집니다.

구조체 또는 셀형 배열을 사용하여 사용자 지정 연결 함수를 지정할 수 있습니다.

세 개의 필드를 갖는 구조체. 구조체(예: S )의 각 필드는 입력값으로 구성된 벡터를 받고 동일한 크기의 벡터를 반환하는 함수 핸들을 포함합니다.

S.Link — 연결 함수, f(μ) = Binomo의 뉴스 기능 사용 S.Link (μ)

S.Derivative — 연결 함수의 도함수

S.Inverse — 역연결 함수, μ = S.Inverse (Xb)

연결 함수( FL(mu) ), 연결 함수의 도함수( FD = dFL(mu)/dmu ), 역연결 함수( FI = FL^(–1) )를 정의하는 형식의 셀형 배열. 각 요소는 입력값으로 구성된 벡터를 받고 동일한 크기의 벡터를 반환하는 함수 핸들을 포함합니다.

연결 함수는 평균 응답 변수 μ와 예측 변수의 일차 결합 X*b 간의 관계 f(μ) = X*b를 정의합니다.

예: 'Link','probit'

데이터형: single | double | char | string | struct | cell

Offset — 오프셋 변수
[ ] (디폴트 값) | 숫자형 벡터

피팅의 오프셋 변수로, 응답 변수 y 와 길이가 같은 숫자형 벡터로 지정됩니다.

glmfit 함수는 Offset 을 계수 값이 1로 고정된 추가 예측 변수로 사용합니다. 즉, 피팅 수식은 다음과 같습니다.

여기서 f는 연결 함수이고, μ는 평균 응답 변수이고, X*b는 예측 변수 X의 일차 결합입니다. Offset 예측 변수의 계수는 1 입니다.

예를 들어, 푸아송 회귀 모델이 있다고 가정하겠습니다. 이론상으로는 횟수의 개수가 예측 변수 A 에 비례한다고 가정하겠습니다. 로그 연결 함수를 사용하고 log(A) 를 오프셋으로 지정하면 모델이 이론상의 제약 조건을 만족하도록 강제할 수 있습니다.

데이터형: single | double

Options — 최적화 옵션
statset(' glmfit ') (디폴트 값) | 구조체

최적화 옵션으로, 구조체로 지정됩니다. 이 인수는 glmfit 함수가 사용하는 반복 알고리즘에 대한 제어 파라미터를 지정합니다.

함수 statset 을 사용하거나 다음 표에서 설명하는 필드 및 값을 포함하는 구조체형 배열을 만들어서 'Options' 값을 만듭니다.

알고리즘이 표시하는 정보의 양

'off' — 표시되는 정보가 없음

'final' — 최종 출력값을 표시함

허용되는 최대 반복 횟수로, 양의 정수로 지정됩니다.

모수에 대한 종료 허용오차로, 양의 스칼라로 지정됩니다.

명령 창에 statset(' glmfit ') 을 입력하여 glmfit 함수가 'Options' 이름-값 인수로 받는 필드의 이름과 디폴트 값을 확인할 수도 있습니다.

예:Binomo의 뉴스 기능 사용 'Options',statset('Display','final','MaxIter',1000) 은 반복 알고리즘 결과의 최종 정보를 표시하고 허용되는 최대 반복 횟수를 1000으로 변경하도록 지정합니다.

데이터형: struct

Weights — 관측값 가중치
ones(n,1) (디폴트 값) | 음이 아닌 스칼라 값으로 구성된 n×1 벡터

관측값 가중치로, 음이 아닌 스칼라 값으로 구성된 n×1 벡터로 지정됩니다. 여기서 n은 관측값 개수입니다.

데이터형: single | double

출력 인수

b — 계수 추정값
숫자형 벡터

계수 추정값으로, 숫자형 벡터로 반환됩니다.

'Constant' 가 'on' (디폴트 값)이면 glmfit 은 모델에 상수항을 포함시키고 계수 추정값 b 로 구성된 (p + 1)×1 벡터를 반환합니다. 여기서 p는 X 의 예측 변수 개수입니다. 상수항의 계수는 b 의 Binomo의 뉴스 기능 사용 첫 번째 요소입니다.

'Constant' 가 'off' 이면 glmfit 은 상수항을 생략하고 계수 추정값 b 로 구성된 p×1 벡터를 반환합니다.

dev — 피팅의 이탈도
숫자형 값

피팅의 이탈도로, 숫자형 값으로 반환됩니다. 이탈도는 한 모델이 다른 모델의 특수 케이스인 경우 두 모델을 비교하는 데 유용합니다. 두 모델의 이탈도 차이는 자유도가 두 모델의 추정 모수의 차와 동일한 카이제곱 분포를 갖습니다.

자세한 내용은 이탈도 항목을 참조하십시오.

stats — 모델 통계량
구조체

모델 통계량으로, 다음 필드를 갖는 구조체로 반환됩니다.

dfe — 오차에 대한 자유도

sfit — 추정된 산포 모수

s — 이론적 또는 추정된 산포 모수

estdisp — 'EstDisp' 가 'off' 이면 0, 'EstDisp' 가 'on' 이면 1

covb — b 에 대해 추정된 공분산 행렬

se — 계수 추정값 b 에 대한 표준 오차로 구성된 벡터

coeffcorr — b 에 대한 상관 행렬

t — b 에 대한 t 통계량

resid — 잔차로 구성된 벡터

residp — 피어슨(Pearson) 잔차로 Binomo의 뉴스 기능 사용 구성된 벡터

residd — 이탈도 잔차로 구성된 벡터

resida — 앤스콤(Anscombe) 잔차로 구성된 벡터

이항분포 또는 푸아송 분포에 대한 산포 모수를 추정하는 경우 stats.s 는 stats.sfit 와 동일합니다. 또한, stats.se 의 요소는 해당 이론적 값에서 인자 stats.s 만큼 다릅니다.

세부 정보

이탈도는 잔차 제곱합을 일반화한 것입니다. 이탈도는 포화된 모델에 비해 피팅의 적합도를 측정합니다.

모델 M1의 이탈도는 모델 M1과 포화된 모델 Ms의 로그 가능도의 차의 두 배입니다. 포화된 Binomo의 뉴스 기능 사용 모델이란 추정할 수 있는 최대 모수 개수를 갖는 모델입니다.

예를 들어, n개의 관측값 (yi, i = 1, 2, . n)이 있고 Xi T β의 값이 서로 다른 여러 개의 값일 수 있다면 n개의 모수를 갖는 포화된 모델을 정의할 수 있습니다. L(b,y)가 모수 b를 갖는 모델에 대한 가능도 함수의 최댓값을 나타낸다고 하겠습니다. 이 경우 모델 M1의 이탈도는 다음과 같습니다.

− 2 ( log L ( b 1 , y ) − log L ( b S , y ) ) ,

여기서 b1과 bs는 각각 모델 M1과 포화된 모델에 대한 추정된 모수를 포함합니다. 이탈도는 자유도가 n – p 인 카이제곱 분포를 갖습니다. 여기서 n은 포화된 모델의 모수 개수이고 p는 모델 M1의 모수 개수입니다.

두 개의 서로 다른 일반화 선형 회귀 모델 M1과 M2가 있고 M1이 M2 항의 서브셋을 갖는다고 가정하겠습니다. 두 모델의 이탈도 D1과 D2를 비교하여 모델의 피팅을 평가할 수 있습니다. 이탈도의 차이는 다음과 같습니다.

D = D 2 − D 1 = − 2 ( log L ( b 2 , y ) − log L ( b S , y ) ) + 2 ( log L ( b 1 , y ) − log L ( b S , y ) ) = − 2 ( log L ( b 2 , y ) − log L ( b 1 , y ) ) .

차이 D는 점근적으로 자유도 v가 M1과 M2에서 추정된 모수 개수의 차이인 카이제곱 분포를 갖습니다. 1 – chi2cdf(D,v) 를 사용하여 이 검정의 p-값을 얻을 수 있습니다.

일반적으로, 상수항이 하나이고 예측 변수가 없는 모델 M2를 사용하여 D를 조사합니다. 따라서 D는 자유도가 p – 1 인 카이제곱 분포를 갖습니다. 산포가 추정된 경우, 차이를 추정된 산포로 나눈 값은 분자 자유도가 p – 1 이고 분모 자유도가 n – p 인 F 분포를 갖습니다.

glmfit 은 X 또는 y 에서 NaN 을 누락값으로 처리하여 무시합니다.

대체 기능

glmfit 은 단순히 함수의 출력 인수가 필요하거나 루프에서 모델을 여러 차례 반복 피팅하려는 경우에 유용합니다. 피팅된 모델을 추가로 조사하려면 fitglm 또는 stepwiseglm 을 사용하여 일반화 선형 회귀 모델 객체 GeneralizedLinearModel 을 생성하십시오. GeneralizedLinearModel 객체는 glmfit 보다 더 많은 기능을 제공합니다.

GeneralizedLinearModel 의 속성을 사용하여 피팅된 모델을 조사하십시오. 객체 속성에는 계수 추정값, 요약 통계량, 피팅 방법 및 입력 데이터에 대한 정보가 포함됩니다.

GeneralizedLinearModel 의 객체 함수를 사용하여 응답 변수를 예측하고 일반화 선형 회귀 모델을 수정, 평가 및 시각화하십시오.

GeneralizedLinearModel 의 속성 및 객체 함수를 사용하여 glmfit 의 출력값에 있는 정보를 확인할 수 있습니다.

glmfit 의 stats .s 에 있는 산포 모수는 계수의 표준 오차에 대한 스케일링 인자이고, 일반화 선형 모델의 Dispersion 속성에 있는 산포 모수는 응답 변수의 분산에 대한 스케일링 인자입니다. 따라서 stats.s 는 Dispersion 값의 제곱근입니다.

참고 문헌

[1] Dobson, A. J. An Introduction to Generalized Linear Models. New York: Chapman & Hall, 1990.

[2] McCullagh, P., and J. A. Nelder. Generalized Linear Models. New York: Chapman & Hall, 1990.

[3] Collett, D. Modeling Binary Data. New York: Chapman & Hall, 2002.

확장 기능

GPU 배열
Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.


0 개 댓글

답장을 남겨주세요