Как вы выполняете проверку качества ссылок для обобщенной линейной модели в R?

Я работаю над подгонкой обобщенной линейной модели в R (используя glm ()) для некоторых данных, которые имеют два предиктора в полном факториале. Я уверен, что гамма-семейство является правильным распределением ошибок для использования, но не уверен, какую функцию связи использовать, поэтому я хотел бы протестировать все возможные функции связи друг с другом. Конечно, я могу сделать это вручную, создав отдельную модель для каждой функции связи, а затем сравнив отклонения, но я полагаю, что есть функция R, которая сделает это и скомпилирует результаты. Я искал в CRAN, SO, Cross-validated и в Интернете - ближайшая функция, которую я нашел, была clm2, но я не думаю, что мне нужна кумулятивная модель ссылок - на основе моего понимания того, что такое clm.

Моя текущая модель выглядит так:

CO2_med_glm_alf_gamma <- glm(flux_median_mod_CO2~PercentH2OGrav+
                           I(PercentH2OGrav^2)+Min_Dist+
                           I(Min_Dist^2)+PercentH2OGrav*Min_Dist, 
                  data = NC_alf_DF,
                  family=Gamma(link="inverse"))

Как мне закодировать эту модель в функцию R, которая будет выполнять такой тест на «добротность связи»?

(Что касается статистической достоверности такого теста, это обсуждение, а также обсуждение с пост-документом по статистике заставили меня поверить в то, что это допустимо для сравнения AIC или отклонений между обобщенными линейными моделями, которые идентичны, за исключением наличия различных функций связи)


r glm goodness-of-fit
person DirtStats    schedule 20.04.2015    source источник
comment
На самом деле нецелесообразно сравнивать отклонение между невложенными моделями. Я думаю, что ваша проблема носит статистический характер и относится к перекрестной проверке. Если вы точно знаете, что такое правильный способ сравнения моделей, но не знаете, как это сделать в R, тогда это скорее вопрос о переполнении стека. Если это просто вопрос программирования, добавьте воспроизводимый пример с образцом входных данных и желаемым выходом.   -  person MrFlick    schedule 21.04.2015
comment
Сначала я не был уверен, было ли сравнение (две идентичные модели с идентичными данными, меняется только функция ссылки) статистически достоверным, но это обсуждение поддерживает идею о том, что это действительно так.   -  person DirtStats    schedule 21.04.2015
comment
Я отредактировал вопрос, чтобы попытаться исключить возможность того, чтобы мой вопрос был не по теме, я надеюсь, что мои правки помогли. Я считаю этот вопрос похожим на этот широко обсуждаемый «рекомендательный» вопрос который, как мне кажется, отредактировали, а затем решили сделать дубликатом. В своих правках я попытался прояснить, что это, в конечном счете, вопрос кодирования, в котором могут быть полезны дополнительные сведения о доступных функциях.   -  person DirtStats    schedule 22.04.2015
comment
Если правки неадекватны, чтобы привести его в соответствие, я буду рад продолжить редактирование.   -  person DirtStats    schedule 22.04.2015
comment
Я думаю, все, что вам нужно, это воспроизводимый пример, на котором возможно решения можно проверить. В идеале с желаемой отдачей. Это еще более явно делает его проблемой программирования. Как отмечает Бен, более четкое представление о том, какие ссылки вы хотите попробовать (все возможные просто не определены, поскольку у вас может быть бесконечно много), также может помочь.   -  person MrFlick    schedule 22.04.2015

Ответы (2)


arrow_upward
3
arrow_downward

Это не «все возможные ссылки», это проверка на соответствие указанному классу ссылок, но Pregibon проводит проверку качества ссылки, которая реализована в пакет LDdiag. Его нет в CRAN, но вы можете установить его из архивов с помощью

devtools::install_version("LDdiag","0.1")

Приведенный пример (не такой уж захватывающий):

quine$Days <- ifelse(quine$Days==0, 1, quine$Days)
ex <- glm(Days ~ ., family = Gamma(link="log"), data = quine)
pregibon(ex)

Семейство функций ссылок pregibon реализовано в пакете glmx . Как указал Ахим Зелейс в комментариях, пакет предоставляет различные функции параметрической связи и поддерживает общую оценку и вывод на основе таких параметрических связей (или, в более общем смысле, параметрических семейств). Чтобы увидеть рабочий пример, как это можно использовать для различных оценок качества ссылок, см. example("WECO", package = "glmx"). Это повторяет анализ из двух статей Кенкера и Юна (см. Ниже).

Этот пример тоже может оказаться полезным.

person Ben Bolker    schedule 21.04.2015
comment
Чтобы добавить дополнительную информацию к комментарию Бена о glmx. Пакет предоставляет различные функции параметрической связи и поддерживает общую оценку и вывод на основе таких параметрических связей (или, в более общем смысле, параметрических семейств). Чтобы увидеть рабочий пример, как это можно использовать для различных оценок качества ссылки, см. example("WECO", package = "glmx"). Это повторяет анализ двух статей Роджера Кенкера (и соавтора) в R News и Journal of Econometrics соответственно. - person Achim Zeileis; 21.04.2015
comment
Спасибо вам обоим за эти предложения и ресурсы. Я проверю glmx и примеры. - person DirtStats; 22.04.2015

arrow_upward
0
arrow_downward

Я узнал, что функция земснаряда (пакет MuMIn) можно использовать для выполнения тестов качества ссылки на glms, lms и т. д. В более общем плане это функция выбора модели, но допускающая значительную настройку. В этом случае вы можете использовать параметр варьирование, чтобы сравнить модели, подходящие для различных функций связи. Подробнее см. Пример работы Beetle. .

person DirtStats    schedule 26.09.2015