問題タブ [model-comparison]

完全な glmer モデルのモデル選択に、dredge の並列計算バージョン (パッケージ MUMIn) を使用しようとしています。

Rクラスターを並行して実行するように設定した後、

次のように pdredge 関数を使用しようとしました。

しかし、評価はありません。逆に、すべてのサブモデルに対して次の出力が得られました。

非並列計算関数 dredge を使用した場合、この問題は発生しませんでした。pdredgeでglmerが認識されていないようですが、原因がわかりませんでした。私は MUMIn と並列パッケージの両方の新しいユーザーなので、pdredge 引数に importnat が不足している可能性がありますか?

どうもありがとう、フアン

データフレーム全体で 1 つの応答変数といくつかの説明変数の間にモデルを適用した後、各モデルを AIC スコアでランク付けしたいと思います。私がやりたいことを正確に行う非常によく似た質問に遭遇しました。 モデルのリストで lapply を使用していますが、うまくいかないようで、理由がわかりません。mtcars データセットを使用した例を次に示します。

上記のリンクからの承認された回答は、次のことを示唆しています。

しかし、これはうまくいきません。この警告メッセージが表示されます。

UseMethod("logLik") のエラー:
クラス "summary.lm" のオブジェクトに適用される 'logLik' に適用可能なメソッドがありません

これが元の質問からの回答です...

Rで2つの多変量重回帰モデルを比較しようとしています（こちらを参照）

AIC()orを使用するとBIC()、R は複数の応答を許可しないと言います。

多変量重回帰モデルの単一の AIC/BIC または r^2 を取得する方法はありますか (または、複数の応答に対してそれを行うのは数学的に不健全ですか)?

私のアプローチでは、KMEANS アルゴリズムを使用して一連のドキュメントをクラスタリングするための「k」の最適値を見つけようとしています。最適なモデルを見つけるために、「AIC」および「BIC」情報基準関数を使用したいと考えました。「k」の最適な値を見つけるために、このリソース「sherrytowers.com/2013/10/24/k-means-clustering/」を使用しました。

しかし、コードを実行すると、AIC と BIC の次のグラフが得られました。グラフから何も解釈できません。私の疑問は

1. 私のアプローチは間違っていますか?これらの尺度 (AIC、BIC) は、Kmeans を使用したドキュメント クラスタリングには使用できませんか?
2. または、プログラミング ロジックにエラーがあり、'AIC' と 'BIC' がクラスター数の 'k' を見つける正しい方法ですか?

これが私のコードです

これらは、生成されたグラフです http://snag.gy/oAfhk.jpg http://snag.gy/vT8fZ.jpg

多項応答変数と連続予測変数を含むデータセットがあり、応答変数の各カテゴリの各予測変数の AIC、F、p 値、および説明された分散の割合を見つけようとしています。最適な予測モデルを見つけるために。関数 multinom (nnet から) と stepAIC (MASS から) を使用しています。最適なモデルとその AIC を取得できるようですが、個々の変数 AIC、F、p 値を取得する方法がわかりません。および説明された分散の比率。

私が使用しているコードは次のとおりです。

私は統計とRにまったく慣れていないので、明らかな間違い/答えがあればすみません!

PyMC を使用して、一部のデータを直線に当てはめています。データには外れ値があるため、Jake Vanderplas が教科書用に書いたコード(リンクの 3 番目の例) を適合させました。このメソッドは、ベクトル変数を使用して、qi個々のデータ ポイントがフォアグラウンド モデル (ラインにフィッティングしている) に属しているか、バックグラウンド モデルに属しているか (気にしない) をエンコードします。

したがって、このモデルを使用して BIC と AIC を計算すると、非常に大きな値が得られます (多くのポイントがあるため)。これは完全に理にかなっています。ただし、これは多くのデータポイントを持つことを好まないため、私はイライラします。さらに、AIC と BIC が大きいと、何気ない観察者に、他のモデル (外れ値の結果として適合度が低いモデル) が実際にはより優れたモデルであると信じ込ませてしまいます。

ここで BIC と AIC の微妙な点が欠けているのでしょうか、それとも、データポイントのメンバーシップを示すために常に余分なバイナリ パラメーターの束を使用しなければならない混合モデルを使用するという厳しい現実ですか?

私はデータフレームを持っていますdf

カーネルリッジ回帰を使用してモデル選択を行いたいです。私は単純なステップワイズ回帰分析（以下を参照）でそれを行いましたが、今はカーネルリッジ回帰を使用したいと思います.

モデル選択のためにカーネルリッジ回帰を計算する方法を知っている人はいますか?

私は有馬モデルに適合させようとしており、AICに基づいてどの順序が最適かを確認しようとしています.次のステートメントがあります.私の質問は、モデルの順序を表示する方法です. ,, mid.ts は xts によって作成された時系列です。データは次のとおりです。

ANOVAを使用して2つの回帰モデルを比較するSASの方法はありますか? 私が複製したいのは、Rで2つのモデルがある場合、モデル1とモデル2を直接実行anova(model1, model2)して、2つに大きな違いがあるかどうかを確認できることです。

SASで同じことを行う方法はありますか。