คำถามติดแท็ก dglm

ขณะนี้ฉันมีปัญหาในการทำความเข้าใจไวยากรณ์สำหรับ R เพื่อปรับ GLM ให้เหมาะสมโดยใช้การแจกแจงแกมมา ฉันมีชุดข้อมูลซึ่งแต่ละแถวมี 3 co-variates ( ), ตัวแปรตอบกลับ ( Y ) และพารามิเตอร์รูปร่าง ( K ) ฉันต้องการจำลองสเกลของการแจกแจงแกมม่าเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของสามตัวแปร แต่ฉันไม่เข้าใจวิธีตั้งค่ารูปร่างของการแจกแจงเป็นKสำหรับแต่ละแถวของข้อมูลX1,X2,X3X1,X2,X3X_1, X_2, X_3YYYKKKKKK สถานการณ์ที่ฉันคิดว่าคล้ายคลึงกันคือสำหรับการแจกแจงแบบทวินาม GLM ต้องการให้ทราบจำนวนการทดลอง ( ) สำหรับการป้อนข้อมูลแต่ละครั้งNNN

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

ฉันพยายามจำลองชุดข้อมูลที่ตรงกับข้อมูลเชิงประจักษ์ที่ฉันมี แต่ไม่แน่ใจว่าจะประเมินข้อผิดพลาดในข้อมูลต้นฉบับได้อย่างไร ข้อมูลเชิงประจักษ์รวมถึง heteroscedasticity แต่ฉันไม่สนใจที่จะเปลี่ยนมันออกไป แต่ใช้โมเดลเชิงเส้นที่มีคำผิดพลาดเพื่อจำลองแบบจำลองของข้อมูลเชิงประจักษ์ ตัวอย่างเช่นสมมติว่าฉันมีชุดข้อมูลเชิงประจักษ์และโมเดล: n=rep(1:100,2) a=0 b = 1 sigma2 = n^1.3 eps = rnorm(n,mean=0,sd=sqrt(sigma2)) y=a+b*n + eps mod <- lm(y ~ n) ใช้plot(n,y)เราได้รับดังต่อไปนี้ อย่างไรก็ตามถ้าฉันพยายามจำลองข้อมูล, simulate(mod)heteroscedasticity จะถูกลบออกและไม่ถูกจับโดยแบบจำลอง ฉันสามารถใช้โมเดลกำลังสองน้อยที่สุด VMat <- varFixed(~n) mod2 = gls(y ~ n, weights = VMat) ที่ให้แบบจำลองที่ดีขึ้นตาม AIC แต่ฉันไม่รู้วิธีจำลองข้อมูลโดยใช้เอาต์พุต คำถามของฉันคือฉันจะสร้างแบบจำลองที่จะช่วยให้ฉันสามารถจำลองข้อมูลให้ตรงกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (n และ y ด้านบน) …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

ผมมีข้อมูลจากการออกแบบการทดลองต่อไปนี้: ข้อสังเกตของฉันมีการนับจำนวนของตัวเลขของความสำเร็จ (คนK) ออกจากจำนวนของการทดลอง (ตรงN) วัดสองกลุ่มแต่ละประกอบด้วยIบุคคลจากTการรักษาที่ในแต่ละชุดปัจจัยดังกล่าวมีRการทำซ้ำ . ดังนั้นทั้งหมดที่ฉันมี 2 * I * T * R K 'และสอดคล้องN ' s ข้อมูลมาจากชีววิทยา แต่ละคนเป็นยีนที่ฉันวัดระดับการแสดงออกของสองรูปแบบทางเลือก (เนื่องจากปรากฏการณ์ที่เรียกว่าการประกบทางเลือก) ดังนั้นKคือระดับการแสดงออกของหนึ่งในรูปแบบและNคือผลรวมของระดับการแสดงออกของทั้งสองรูปแบบ ตัวเลือกระหว่างสองรูปแบบในสำเนาที่แสดงออกเพียงครั้งเดียวถือว่าเป็นการทดลองของ Bernoulli ดังนั้นKจากNสำเนาตามทวินาม แต่ละกลุ่มประกอบด้วยยีนที่แตกต่างกัน ~ 20 และยีนในแต่ละกลุ่มมีหน้าที่ทั่วไปซึ่งแตกต่างกันระหว่างสองกลุ่ม สำหรับยีนแต่ละตัวในแต่ละกลุ่มฉันมีการวัดประมาณ 30 ตัวอย่างจากแต่ละเนื้อเยื่อที่แตกต่างกัน (การรักษา) ฉันต้องการประเมินผลกระทบที่กลุ่มและการรักษามีต่อความแปรปรวนของ K / N การแสดงออกของยีนเป็นที่รู้กันว่า overdispersed ดังนั้นการใช้ทวินามลบในรหัสด้านล่าง เช่นRรหัสของข้อมูลจำลอง: library(MASS) set.seed(1) I = 20 # individuals in …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm