ฟังก์ชัน "ค่าเริ่มต้น" ในฟังก์ชัน glm () คืออะไร


12

สิ่งที่เป็นพารามิเตอร์start, etastart, mustartในGLM () ฟังก์ชั่น ? ฉันได้ดูเอกสารและอินเทอร์เน็ต แต่ฉันไม่พบคำอธิบายที่ชัดเจนว่ามันหมายถึงอะไร

มันคล้ายกับ Bayesian "ค่าเริ่มต้น" สำหรับกลุ่ม แต่ฉันสงสัยว่ามันเกี่ยวข้องกับเนื่องจากฟังก์ชัน glm () ใน R เป็นสถิติที่ใช้บ่อย ...

คำตอบ:


10

มันต้องเกี่ยวข้องกับเทคนิคการประมาณค่า - วิธีที่ชุดของการประมาณค่าสำหรับพารามิเตอร์ในตัวแบบมาถึง แบบจำลองเชิงเส้นแบบทั่วไปนั้นมีขนาดกำลังสองน้อยที่สุด ชุดของน้ำหนักโดยพลการถูกเลือกให้เริ่มต้นด้วย (มักจะเท่ากับทั้งหมดเริ่มต้นด้วย) จากนั้นเลือกค่าประมาณของพารามิเตอร์ในตัวทำนายเชิงเส้นซึ่งจะลดผลรวมถ่วงน้ำหนักของกำลังสองของส่วนที่เหลือ พารามิเตอร์ที่ประมาณไว้ในตัวทำนายเชิงเส้นจะใช้ในการประมาณค่าเวกเตอร์ของค่าเฉลี่ยใหม่ จากชุดน้ำหนักใหม่นี้จะได้รับ - ตัวอย่างเช่นขึ้นอยู่กับฟังก์ชันการเชื่อมโยงและฟังก์ชันที่ใช้ในครอบครัวความแปรปรวนของการตอบสนองอาจเป็นสัดส่วนกับค่าเฉลี่ยของการตอบสนองดังนั้นน้ำหนักจะแปรผกผันกับค่าเฉลี่ย ตุ้มน้ำหนักชุดใหม่นี้ใช้ในการคำนวณซ้ำของขั้นตอนทั้งหมด

ดังนั้นอาร์กิวเมนต์สามข้อต่อ glm () ที่คุณถามถึงเป็นเพียงวิธีการที่ผู้ใช้สามารถเริ่มขั้นตอนที่จุดใดจุดหนึ่งแทนการอนุญาตให้เลือกจุดเริ่มต้นเริ่มต้นของตนเอง จากไฟล์ช่วยเหลือที่คุณเชื่อมโยงกับ:

  • start - ค่าเริ่มต้นสำหรับพารามิเตอร์ในตัวทำนายเชิงเส้น
  • etastart - ค่าเริ่มต้นสำหรับตัวทำนายเชิงเส้น
  • mustart - ค่าเริ่มต้นสำหรับเวกเตอร์ค่าเฉลี่ย

ขอบคุณ Peter! มันคล้ายกับขั้นตอน MCMC แบบเบย์! ฉันคิดว่าแพ็คเกจที่ใช้บ่อยนั้นฉลาดกว่าและไม่ได้ผล :-) นี่คือสิ่งที่ฉันสับสนเกี่ยวกับ ... ทำไมบนโลกนี้ถึงมีบางอย่างเช่นค่าเริ่มต้นในแพ็คเกจบ่อย :-)
Curious

1
บางครั้งหากไม่มีค่าเริ่มต้นคุณอาจไม่สามารถบรรจบกันหรือบรรจบกับค่าสูงสุดในพื้นที่ซึ่งไม่ใช่วิธีที่ดีที่สุดในระดับโลก ดังนั้นจึงเป็นเรื่องดีที่มีตัวเลือกให้ลองใช้ค่าเริ่มต้นที่แตกต่างกัน
ปีเตอร์เอลลิส

ฉันเริ่มมีความรู้สึกว่าแม้glm()จะเป็นแบบเบย์ :-)
อยากรู้อยากเห็น

4
@Curious มันไม่ใช่ Bayesian โดยเฉพาะ สิ่งที่คุณถามทั้งหมดคือชุดซอฟต์แวร์เพื่อค้นหาจุดเฉพาะผ่านเทคนิคการค้นหา ค่าเริ่มต้นเพียงบอกว่าจะเริ่มจากตรงไหน - มันไม่ได้ให้น้ำหนักเฉพาะกับคำตอบนั้น แต่สามารถช่วยได้ถ้ามันเคลื่อนที่ไปในพื้นที่ที่ซับซ้อน ไม่มีอะไรพิเศษ Bayesian เกี่ยวกับ "ฉันเริ่มจากพูด 0.05 และทำงานจากที่นั่น ... "
Fomite
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.