GLMおよびGAMのスプライン


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スプラインがGLMモデルではなくGAMモデルでのみ利用できるのは間違っていますか?私はこれをしばらく前に聞いたが、これは単なる誤解なのか、それとも何らかの真実があるのだろうか。これがイラストです: http://www.stats.uwo.ca/faculty/bellhouse/glm%20and%20gam.pdf

回答:


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E[Y|X]=β0+β1X+β2X2X

スプラインは、1つ以上の連続的または疑似連続的に評価された共変量の洗練されたパラメーター化として単純に見ることができます。


答えてくれてありがとう!だから、私が間違っていると言うことで、あなたはスプラインをGLMで使用できることを意味しますか?完全に理解できませんでした。
ヘイジェーン

そのとおり。Rでパッケージをインポートし、splines実行bs(...)すると、ユーザー指定の多項式次数とノットポイントを使用してスプラインの線形表現を作成できます。
AdamO

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:私はここで、この質問についてたくさん書いたmadrury.github.io/jekyll/update/statistics/2017/08/04/...
マシュードゥルーリー

お二人に感謝します!私は今それを見る、AdamO!すばらしいページです、マシュー、すべて読みます!:)
ヘイジェーン

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@AdamOの答えは正しいです。スプラインベースの適合は、標準のGLMフレームワークで確実に実行できるからです。ただし、GAMはGLMの特殊なケースにすぎないということではありません。完全に同一で、GAMまたは共変量のスプライン展開を備えたGLMの両方としてフレーム化できる一連のモデルがありますが、標準GLMフレームワークでは利用できないGAMモデルがいくつかあります。

たとえば、共変量ごとに平滑化スプラインを使用してGAMモデルを近似できます。これは基本的に変数のスプライン展開になりますが、二次導関数にペナルティがあります。これにより、標準のGLMフレームワークから少し外れたモデルが作成されます。

さらに、標準手順と見なされることが多く、ほとんどのGAMライブラリに組み込まれており、サンプル外誤差のさまざまな測定を最適化することで平滑化パラメーター(スプラインの自由度など)に適合します。一方、GLM定式化は通常共変量空間修繕。


私はあなたに賛成できたらいいのにと思いますが、私は十分なポイントを持っていません。貢献していただきありがとうございます。2番目の段落を理解しているかどうかはわかりません。スムージングスプラインはGAMにしか適合しないと言っているのですか。通常のキュービックスプラインとスムージングキュービックスプラインの違いは何ですか?これは非常に重要なことだと理解しています。
ヘイジェーン

@HeyJane:ウィキペディアのページを見ると、これらのスプラインが2次導関数によってペナルティを受けていることに気付くでしょう。これにより、整数の自由度ではなく、連続的なペナルティによって滑らかさを制御できます。そのため、これは標準的な最尤問題ではなく、ペナルティのある最尤問題です。これはglm、glmで標準のキュービックスプラインを使用する場合とは異なり、Rの関数で直接それらを適合させることができないことを意味します。
クリフAB

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あぁ!わかった!代わりに、通常の3次スプラインを使用して、ノットで2次導関数を等しくするだけであると言って、2次導関数に何らかのプロパティを課します。
ヘイジェーン

@HeyJane:はい、それは良い要約だと思います。
クリフAB
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