คำถามติดแท็ก gamlss

ตามคำถามของฉันสำหรับ OLSฉันสงสัยว่ามีแผนการวินิจฉัยอะไรบ้างสำหรับการถดถอยแบบควอไทล์ (และมีการนำไปปฏิบัติของพวกเขาหรือไม่?) การค้นหา google อย่างรวดเร็วได้เกิดขึ้นกับตัวหนอน (ซึ่งฉันไม่เคยได้ยินมาก่อน) และฉันยินดีที่จะรู้วิธีการเพิ่มเติมที่คุณอาจรู้ (เป็นหนึ่งในนั้นจาก OLS พอร์ตสำหรับ quantile-regression?)

25 r  regression  diagnostic  quantile-regression  gamlss 

ฉันต้องการให้พอดีกับโมเดลเชิงเส้น (lm) ซึ่งความแปรปรวนของค่าคงที่นั้นขึ้นอยู่กับตัวแปรอธิบายอย่างชัดเจน วิธีที่ฉันรู้ว่าการทำเช่นนี้คือการใช้ GLM กับครอบครัวแกมมาในการจำลองความแปรปรวนและแล้วใส่ลงไปในสิ่งที่ตรงกันข้ามน้ำหนักในการทำงาน LM (ตัวอย่าง: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31 .pdf ) ฉันสงสัยว่า: นี่เป็นเทคนิคเดียวหรือไม่ วิธีการอื่นใดที่เกี่ยวข้อง? แพ็คเกจ / ฟังก์ชัน R ใดที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองนี้? (อื่น ๆ แล้ว glm, lm)

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

ฉันกำลังมองหาแบบจำลองข้อมูลบางอย่าง แต่ฉันไม่แน่ใจว่าแบบจำลองชนิดใดที่ฉันสามารถใช้ได้ ฉันมีข้อมูลนับและฉันต้องการรูปแบบที่จะให้การประมาณค่าพารามิเตอร์ของทั้งค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของข้อมูล นั่นคือฉันมีปัจจัยการทำนายที่หลากหลายและฉันต้องการตรวจสอบว่ามีปัจจัยใดที่ส่งผลต่อความแปรปรวน (ไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยของกลุ่ม) ฉันรู้ว่าการถดถอยของปัวซองจะไม่ทำงานเพราะความแปรปรวนเท่ากับค่าเฉลี่ย สมมติฐานนี้ไม่ถูกต้องในกรณีของฉันดังนั้นฉันรู้ว่ามีการกระจายเกินจริง อย่างไรก็ตามโมเดลทวินามลบเชิงลบจะสร้างพารามิเตอร์ overdispersion เดียวเท่านั้นไม่ใช่แบบจำลองฟังก์ชันของตัวทำนายในโมเดล รูปแบบใดที่สามารถทำได้ นอกจากนี้การอ้างอิงถึงหนังสือหรือกระดาษที่กล่าวถึงรูปแบบและ / หรือแพคเกจ R ซึ่งใช้รูปแบบจะได้รับการชื่นชม

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

ฉันพยายามเรียกใช้การถดถอยที่ไม่ต้องเสียค่าศูนย์สำหรับตัวแปรตอบสนองต่อเนื่องใน R. ฉันทราบว่ามีการใช้งาน gamlss แต่ฉันอยากลองใช้อัลกอริทึมนี้โดย Dale McLerran ซึ่งเป็นแนวคิดที่ค่อนข้างตรงไปตรงมามากกว่า น่าเสียดายที่รหัสนั้นอยู่ใน SAS และฉันไม่แน่ใจว่าจะเขียนใหม่สำหรับ nlme ได้อย่างไร รหัสดังต่อไปนี้: proc nlmixed data=mydata; parms b0_f=0 b1_f=0 b0_h=0 b1_h=0 log_theta=0; eta_f = b0_f + b1_f*x1 ; p_yEQ0 = 1 / (1 + exp(-eta_f)); eta_h = b0_h + b1_h*x1; mu = exp(eta_h); theta = exp(log_theta); r = mu/theta; …

11 r  sas  gamlss 

ฉันใช้การถดถอยแบบอิง GAM โดยใช้gamlssแพ็คเกจ R และสมมติว่ามีการกระจายข้อมูลเบต้าที่ไม่มีศูนย์ mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI)ฉันมีเพียงตัวแปรอธิบายเดียวในรูปแบบของฉันดังนั้นมันเป็นพื้น: อัลกอริทึมทำให้ฉันสัมประสิทธิ์สำหรับผลกระทบของตัวแปรอธิบายในค่าเฉลี่ย ( ) และค่า p ที่เกี่ยวข้องสำหรับคล้าย:kkkμμ\muk(input)=0k(input)=0k(\text{input})=0 Mu link function: logit Mu Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.58051 0.03766 -68.521 0.000e+00 input -0.09134 0.01683 -5.428 6.118e-08 ดังที่คุณเห็นในตัวอย่างด้านบนสมมติฐานของถูกปฏิเสธด้วยความมั่นใจสูงk(input)=0k(input)=0k(\text{input})=0 จากนั้นฉันเรียกใช้โมเดลว่าง: null = gamlss(response ~ 1, family=BEZI)และเปรียบเทียบความน่าจะเป็นโดยใช้การทดสอบอัตราส่วนความน่าจะเป็น: p=1-pchisq(-2*(logLik(null)[1]-logLik(mymodel)[1]), df(mymodel)-df(null)). ในหลายกรณีฉันได้รับแม้ว่าค่าสัมประสิทธิ์ที่อินพุตมีการรายงานว่ามีความสำคัญสูง …

10 nonlinear-regression  gamlss  machine-learning  svm 

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 

สมมติว่าฉันพอดีกับการถดถอยแบบทวินามและได้รับการประเมินจุดและเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วม - ความแปรปรวนร่วมของสัมประสิทธิ์การถดถอย นั่นจะทำให้ฉันได้ CI สำหรับสัดส่วนที่คาดหวังของความสำเร็จในการทดลองในอนาคต, , แต่ฉันต้องการ CI สำหรับสัดส่วนที่สังเกตได้ มีคำตอบที่เกี่ยวข้องสองสามข้อที่โพสต์รวมถึงการจำลอง (สมมติว่าฉันไม่ต้องการทำเช่นนั้น) และลิงก์ไปยัง Krishnamoorthya et al (ซึ่งไม่ค่อยตอบคำถามของฉัน)ppp เหตุผลของฉันมีดังนี้: ถ้าเราใช้แค่แบบจำลอง Binomial เราถูกบังคับให้สมมติว่าถูกสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงแบบปกติ (ด้วย Wald CI ที่สอดคล้องกัน) และดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับ CI สำหรับสัดส่วนที่สังเกตได้ในรูปแบบปิด หากเราสมมติว่าถูกสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงแบบเบต้าแล้วสิ่งต่างๆนั้นง่ายกว่ามากเนื่องจากการนับความสำเร็จจะเป็นไปตามการกระจายแบบเบต้า - ทวินาม เราก็จะต้องคิดว่ามีความไม่แน่นอนในพารามิเตอร์เบต้าประมาณไม่มีและ\ppppppαα\alphaββ\beta มีสามคำถาม: 1) ทฤษฎีหนึ่ง: คุณสามารถใช้การประมาณค่าพารามิเตอร์เบต้าหรือไม่ ฉันรู้ว่าการสร้าง CI สำหรับการสังเกตในอนาคตในการถดถอยเชิงเส้นหลาย Y=x′β+ϵ,ϵ∼N(0,σ2)Y=x′β+ϵ,ϵ∼N(0,σ2)Y = x'\beta + \epsilon, \epsilon \sim N(0, \sigma^2) พวกเขาทำอย่างนั้นแปรปรวนระยะผิดพลาด WRT, …

9 confidence-interval  binomial  beta-binomial  beta-regression  gamlss