アイデンティティリンクを持つR二項ファミリー


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Rで線形モデルをに適合させたいのですfamily=binomial(link="identity")が、2項族にはアイデンティティリンクがありません。私は何をすべきか?


ここには根本的な統計上の問題があると思います。
Glen_b-2015

はい、次の質問は、過剰分散のための標準誤差の調整について尋ねます。
david

しかし、1つ目は、二項式族のIDリンクを使用する必要がありますが、Rでは許可されていません。
david

1
過剰分散アイデンティティリンクの両方を扱う必要がある場合は、二項分散関数使用した準モデルに直接進むことを検討する必要があることに注意してください。切片のみの二項モデルは手動でフィットできます。
Glen_b-2015

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:あなたが望んでいた場合(そして、分散パラメータは1に固定family=binomial(link=make.link("identity"))
Scortchi -復活モニカ

回答:


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線形確率モデルに関するWikipediaを参照してください。統計的な背景については、CVの投稿をここここに投稿してください。「間違っている」わけではありませんが、ベルヌーイ確率をモデル化するためにIDリンクを使用する正当な理由が必要です。

familyマニュアルによると

二項ファミリーリンク[受け入れる] logitprobitcauchit、(それぞれ、ロジスティック正常およびコーシーのCDFに相当)log 及びcloglog(相補対数)を

だが

リンクと分散の引数は、後方互換性のためにやや厄介なセマンティクスを持っています。推奨される方法は、引用符付きの文字列として提供することですが、引用符なしで(名前または式として)提供することもできます。さらに、オプションの1つの名前を示す長さ1の文字ベクトルとして、または(linkクラスのforの)リストとして指定することもできます"link-glm"。制限は、名前として指定されたリンクにのみ適用されます。文字列として指定された場合、既知のすべてのリンクmake.linkが受け入れられます。

だから、family=binomial(link="identity")動作しますが、family=binomial(link=identity)しません。(別の方法で見つけた場合は、Rバージョンを使用している可能性があります。)過剰な分散を許容するには、を使用しますfamily=quasi(link="identity", variance = "mu(1-mu)")


link = "identity"とlink = identityの修正は非常に役立ちました。これは、アグレスティのCDA教科書のワークアウトです。彼が提供するコードは、あなたが議論した準(リンク...)ですが、「」を追加するという単純さはエレガントな修正です。私の理解では、link = "identity"呼び出しは、二項式を線形モデルとして表します。
Justin Peterson、
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