たとえばガウスGLMの出力を最も近い整数に丸めるなどして、ガウス族分布の一般化線形モデルを使用して離散量を予測することはOK(正当なアプローチ)ですか?

背景: glmultiを使用したマルチモデル推論

glmultiは、従属変数と一連の予測子を指定してすべての可能な一般線形モデルを構築し、従来のglm関数を介してそれらを適合させ、マルチモデル推論 (たとえば、 AICc、BIC から導出されたモデルの重みを使用)。glmultiは、理論的には、係数、モデルの対数尤度、および自由パラメーターの数 (およびおそらく他の情報?) をglmと同じ形式で返す他の関数でも機能します。

私の目標: 堅牢なエラーを伴うマルチモデル推論

外れ値の影響を防ぐために、量的従属変数のエラーの堅牢なモデリングでglmultiを使用したいと思います。

たとえば、線形モデルの誤差は、正規分布ではなくt 分布として分布していると仮定できます。尖度パラメーターを使用すると、t 分布の裾が大きくなる可能性があるため、(正規分布と比較して) 外れ値に対してよりロバストになります。

ただし、私は t 分布アプローチを使用することにコミットしていません。対数尤度を返すため、 glmultiのマルチモデル アプローチで機能するアプローチに満足しています。しかし、残念ながら、R でよく知られているロバストな線形モデル (たとえば、robustのlmRobやrobustbaseのlmrob ) は使用できません。これは、対数尤度フレームワークで動作しないため、glmultiでは機能しないためです。

問題: glmultiで動作する堅牢な回帰関数が見つかりません

対数尤度フレームワークで動作する RI の唯一の堅牢な線形回帰関数は、heavyLm ( heavyパッケージから) です。分布でエラーをモデル化します。残念ながら、heavyLmはglmultiでは動作しません(少なくともすぐに使用できるものではありません)。これにはloglik (およびおそらく他のもの) 用の S3 メソッドがないためです。

説明する：

データセットスタックロスの使用

通常のガウス線形モデル:

glmのデフォルトのガウスリンク関数を使用したglmultiによるマルチモデル推論

t 分布誤差を持つ線形モデル (デフォルトは df=4)

フィッティング関数としてHeavyLmを呼び出すglmultiを使用したマルチモデル推論

次のエラーが発生します。

次の関数を定義すると、

glmulti は対数尤度を取得できますが、次のエラーが発生します。

問題: ロバストな線形回帰のどの関数/パッケージが glmulti で動作しますか (つまり、glm のように動作します)?

HeavyLm をglmultiで動作させるための関数をさらに定義する方法はおそらくあると思いますが、この旅に出る前に誰か尋ねたいと思いました。

• （a）対数尤度フレームワークの下で動作し、（b）glmのように動作する（したがって、すぐに使えるglmultiで動作する）堅牢な線形回帰関数を知っています。
• HeavyLm はすでに glmulti で動作しています。

どんな助けでも大歓迎です！

step() 関数を使用して R で後方消去を行っています。ここで、各独立変数が AIC、F、および P 値とともにどのようにランク付けされるかを調べようとしています。

次にしたいのは、

i) p値に従って変数をランク付けします。

ii) 各独立変数の R 二乗を取得し、最後の列に表示する

glmオブジェクトからベクトルとして Z - 統計の値を取得するにはどうすればよいですか? たとえば、私は

Pr(>|z|)で係数の推定値を取得するのと同じ方法で列にアクセスするにはどうすればよいfit$coefですか?

二項GLMで機能選択を行うためにキャレットパッケージのrfe関数を使用することは可能ですか? 予測子と予測のデータ フレームを渡し、最適なモデルと機能を返すようにしたいと考えています。そうでない場合、使用すべき別のパッケージはありますか?

バイナリ結果の回帰モデルがあります。モデルを glmnet に適合させ、選択した変数とその係数を取得しました。

glmnet は変数の重要度を計算しないため、正確な出力 (選択した変数とその係数) を glm に入力して情報 (標準誤差など) を取得したいと考えています。

rドキュメントを検索したところ、glmの「メソッド」オプションを使用してユーザー定義関数を指定できるようです。しかし、私はそうすることができませんでした。誰かがこれを手伝ってくれますか?

パッケージを使用twangして傾向スコアを作成しています。これは、を使用して二項 glm で重みとして使用されますsurvey::svyglm。コードは次のようになります。

これにより、次の警告が生成されます。

私が間違っている可能性があることを誰かが知っていますか?

このメッセージが stats.SE で良いかどうかはわかりませんでしたが、バランスを考えて、最初にここで試してみようと思いました。

これはRで実行しようとしているコードですが、エラーが発生しています

これは R での私の最初の日です。助けてください。また、コマンドConvを使用しているときにデータを確認できますview()。Conv1/0 を含む結果変数です。また、sas または spss では、バイナリ ロジット モデルで 1 または 0 をモデル化するオプションがあります。Rでそれをどのように使用できますか、またはこのエラーはそれと関係がありますか.

いくつかのグループを持つデータセット「キーワード」があります。glm を各グループに個別に適用して、グループごとに 1 つのフィットを持つ glm フィットのリストを作成したいと考えています。

forループでこれを行うこともできますが、それは R の精神ではありません。代わりに、 by関数を使用して実行しようとしました。

問題は、glmは通常、あらゆる種類のグッズを抽出できる glm クラス オブジェクトを返すのに対し、byはリストを返すことです。

フィットのパラメーターを除いて、すべての情報が失われています。リストに関するすべての情報を強制的に保持する方法はありますか?

ps、plyrツールボックスを使用してみましたが、キーワードにスペースが含まれているために動かなくなりました。

pps、この投稿には「by」というタグを付ける必要がありますが、そのタグを作成できません (stackoverflow の新機能)。

収入、若者、都市、地域を回帰変数として使用して、米国の州の公立学校の支出 (教育) をモデル化するとします。詳細情報:?Anscombe モデル: 教育 ~ (収入+若者+都市)*地域

3 つの変数と 1 つの交互作用 (教育 ~ 所得 + 若者 + 都市 + 西部地域:若者) を持つモデルは、BIC の点で最良のようです。

問題は、数式を手動で記述せずに、そのモデルから ML オブジェクトを取得するにはどうすればよいかということです。

summaryHH投稿する前に、やなどの regsubsets オブジェクトに対していくつかの興味深い機能を備えたパッケージ HH を見つけましたlm.regsubsets。

lm.regsubsets私が望むことはありますが、相互作用の解析に問題があると思いますが、代替案はありますか?