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r - R - バイナリ応答モデルの分離の問題 - glm、brglm、rogestf
データに問題があり、助けが必要です。存在/不在変数を応答変数として使用し、いくつかの説明変数 (時間、場所、存在/不在データ、存在量データ) を使用して glm 分析を実行しようとしています。
最初に glm() 関数を使用しようとしましたが、 glm.fit () に関する 2 つの警告がありました: 1: glm.fit: アルゴリズムが収束しませんでした 2: glm.fit: 確率が数値的に 0 または 1 に適合しました いくつかの調査の後問題はおそらく準完全な分離であることがわかったので、brglm および/または Logestf を使用することにしました。
rogestf : 分析が実行されません rogestf() を実行すると、次のようなエラー メッセージが表示されます : chol.default(x) のエラー : 先頭のマイナー 39 は正定値ではありませんHeinze と Ploner について調べたところ、この関数がどこで使用されているか、およびいくつかの設定でエラーを修正できるかどうかがわかりません。
brglm : 解析の実行 しかし、次のような警告メッセージが表示されます: In fit.proc(x = X, y = Y, weights = weights, start = start, etastart # = etastart, : Iteration limit reached before like i cannot find where and whyこの関数は、パッケージの実行中に使用され、いくつかの設定を調整することで修正できる場合に使用されます。
より一般的に言えば、これらのパッケージの基本的な違いは何だろうと思っていました。
これが十分に理にかなっていることを願っていますが、これが私が認識していない統計的証拠である場合は申し訳ありません.
初めて質問するので、的外れでしたら申し訳ありませんが、ご遠慮なく教えてください。
ご協力ありがとうございました
ソチトル C.
ここに私のテーブルの抜粋（テーブルが広すぎるため、行の長さを切り詰める必要がありました：20列）と、実行した別の式：
r - glm は問題なく動作するのに、なぜrogistf は R でエラーを出すのか
私はglm（ロジスティック回帰のために）実行しましたが、その結果、アルゴリズムが発散することがわかりました。logistfFirthのアプローチが私のデータ分析を改善できるかどうかを確認する機能を試してみたい. dat私のデータフレームを示し、私のモデルにしましょうy ~ f1 + f2。しようとしている
また
私はいつもエラーが発生します
スムーズに実行されるためglm、データ構造がどのようにエラーの原因になるかはわかりません (これが、dat明示的に説明していない理由です)。競合の可能性はありますか? どうもありがとう、アビタス
r - エラー: ネストされた関数で「オブジェクトが見つかりません」
logistf::logistfand関数を使用して関数を作成していましたlogistf::forward。sex2ここでは、logistfパッケージを使用して最小限の作業例を示します。
次の出力が得られます。
ステップ 0 : モデルの開始
is.data.frame(data) のエラー: オブジェクト 'datamod' が見つかりません`。
誰かがそれについて説明していますか？
r - Logistf のフォレスト プロット
私は、rogestf パッケージを使用して、R でペナルティ付きロジスティック モデルのいくつかのモデルを実行しました。ただし、データのフォレスト プロットをいくつかプロットしたいと考えています。
sjPlot パッケージ : http://www.strengejacke.de/sjPlot/custplot/
glm 出力には優れた機能を提供しますが、rogestf 関数には機能を提供しません。
何か援助はありますか？
r - R - ペアが一致した研究の Logistf vs glm vs clogit
マッチング ペア (1 から 5/6 マッチング) を持つデータベースで作業しており、条件付きロジスティック回帰を使用して変数のオッズ比 (95% 信頼区間) を取得しようとしています。
その後、2 つの予測変数がほぼ完全に分離されていることがわかったので、ペナルティ付き最尤推定法 (rogestf) を試すことにしました。
しかし、2 つの問題が発生しました。logistf第一に、オッズ比 (コマンド ( )から得られた 95% 信頼区間はOR = 0.9、clogit および glm コマンド (OR = 3.0) とは大きく異なっていました) strata()。私の条件ロジスティック回帰で一致するペアを考慮してlogistfコマンドに入力したのでOR = 0.9、私のケースをそれぞれの5/6コントロールと比較しなかったため、得られた値が間違っていると思われます
得られた OR の違いについての説明はありますか? コマンドにstrata()関数を含める方法はありますか? logistf事前にどうもありがとうございました！
PS: 私は R を初めて使用するので、問題が明確に表現されていない場合、またはさらに説明が必要な場合はお知らせください。