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一連の相互作用係数からポアソン モデルを推定しています。BMA パッケージの bic.glm は、モデル空間をナビゲートするのに役立ちます。何年も使っていますが、昨夜 R を 2.10.x から 2.14.2 にアップデートしたところ、動かなくなりました。エラーは次のとおりです。まず、動作する呼び出し:

> glm(formula(Y~.), data=XY5, family=poisson)

Call:  glm(formula = formula(Y ~ .), family = poisson, data = XY5)

Coefficients:
<results, etc>

bic.glm が失敗するようになりました:

> bic.glm(formula(Y~.), data=XY5, glm.family=poisson, model=TRUE)
Error in terms.formula(formula, data = data) : 
  '.' in formula and no 'data' argument

繰り返しますが、この正確なコードは、5 つのシステムを持つ以前のバージョンの R で機能しました。5 つではなく 4 つの相互作用システムで bic.glm を実行すると (つまり、x5 をドロップして相互作用を折りたたむ)、bic.glm は正常に動作します。以下に 5 つのシステム データを含めます。前もって感謝します。

> XY5
   x1 x2 x3 x4 x5 x12 x13 x14 x15 x23 x24 x25 x34 x35 x45 x123 x124 x125 x134 x135 x145
2   0  0  0  0  1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
3   0  0  0  1  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
4   0  0  0  1  1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1    0    0    0    0    0    0
5   0  0  1  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
6   0  0  1  0  1   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0    0    0    0    0    0    0
7   0  0  1  1  0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0    0    0    0    0    0    0
8   0  0  1  1  1   0   0   0   0   0   0   0   1   1   1    0    0    0    0    0    0
9   0  1  0  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
10  0  1  0  0  1   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0    0    0    0    0    0    0
11  0  1  0  1  0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
12  0  1  0  1  1   0   0   0   0   0   1   1   0   0   1    0    0    0    0    0    0
13  0  1  1  0  0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
14  0  1  1  0  1   0   0   0   0   1   0   1   0   1   0    0    0    0    0    0    0
15  0  1  1  1  0   0   0   0   0   1   1   0   1   0   0    0    0    0    0    0    0
16  0  1  1  1  1   0   0   0   0   1   1   1   1   1   1    0    0    0    0    0    0
17  1  0  0  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
18  1  0  0  0  1   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
19  1  0  0  1  0   0   0   1   0   0   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
20  1  0  0  1  1   0   0   1   1   0   0   0   0   0   1    0    0    0    0    0    1
21  1  0  1  0  0   0   1   0   0   0   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
22  1  0  1  0  1   0   1   0   1   0   0   0   0   1   0    0    0    0    0    1    0
23  1  0  1  1  0   0   1   1   0   0   0   0   1   0   0    0    0    0    1    0    0
24  1  0  1  1  1   0   1   1   1   0   0   0   1   1   1    0    0    0    1    1    1
25  1  1  0  0  0   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0    0    0    0    0    0    0
26  1  1  0  0  1   1   0   0   1   0   0   1   0   0   0    0    0    1    0    0    0
27  1  1  0  1  0   1   0   1   0   0   1   0   0   0   0    0    1    0    0    0    0
28  1  1  0  1  1   1   0   1   1   0   1   1   0   0   1    0    1    1    0    0    1
29  1  1  1  0  0   1   1   0   0   1   0   0   0   0   0    1    0    0    0    0    0
30  1  1  1  0  1   1   1   0   1   1   0   1   0   1   0    1    0    1    0    1    0
31  1  1  1  1  0   1   1   1   0   1   1   0   1   0   0    1    1    0    1    0    0
32  1  1  1  1  1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1    1    1    1    1    1    1
   x234 x235 x245 x345 x1234 x1235 x1245 x1345 x2345    Y
2     0    0    0    0     0     0     0     0     0 1276
3     0    0    0    0     0     0     0     0     0  714
4     0    0    0    0     0     0     0     0     0  481
5     0    0    0    0     0     0     0     0     0  628
6     0    0    0    0     0     0     0     0     0  365
7     0    0    0    0     0     0     0     0     0  836
8     0    0    0    1     0     0     0     0     0 1343
9     0    0    0    0     0     0     0     0     0 1348
10    0    0    0    0     0     0     0     0     0  161
11    0    0    0    0     0     0     0     0     0  266
12    0    0    1    0     0     0     0     0     0  239
13    0    0    0    0     0     0     0     0     0  144
14    0    1    0    0     0     0     0     0     0  135
15    1    0    0    0     0     0     0     0     0  469
16    1    1    1    1     0     0     0     0     1 1356
17    0    0    0    0     0     0     0     0     0  594
18    0    0    0    0     0     0     0     0     0  431
19    0    0    0    0     0     0     0     0     0   18
20    0    0    0    0     0     0     0     0     0   83
21    0    0    0    0     0     0     0     0     0   22
22    0    0    0    0     0     0     0     0     0   16
23    0    0    0    0     0     0     0     0     0   12
24    0    0    0    1     0     0     0     1     0   29
25    0    0    0    0     0     0     0     0     0   16
26    0    0    0    0     0     0     0     0     0    3
27    0    0    0    0     0     0     0     0     0    2
28    0    0    1    0     0     0     1     0     0    3
29    0    0    0    0     0     0     0     0     0    6
30    0    1    0    0     0     1     0     0     0    0
31    1    0    0    0     1     0     0     0     0   11
32    1    1    1    1     1     1     1     1     1    9
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2 に答える 2

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私は BMA パッケージ チームを代表して回答しており、非常に感謝しています。彼らが言ったことは次のとおりです。

この問題が表面化する原因となっているデータの離散的な性質により、予期しない縮退が発生する可能性があると思います。それに応じてパッケージを更新しますが、以下に示す行を bic.glm.data.frame (および bic.glm.matrix) に追加することで修正できるはずです。

while (length(glm.out$coefficients) > maxCol) {
           any.dropped <- TRUE
           dropglm <- drop1(glm.out, test = "Chisq")
           dropped <- which.max(dropglm$"Pr(Chi)"[-1]) + 1
#
           if (length(dropped) == 0) break  #### add to prevent bug
#
           x.df <- x.df[, -(dropped - 1)]
           designx.levels <- designx.levels[-dropped]
           designx <- designx[-dropped]
于 2012-11-19T23:24:55.710 に答える