收缩:全局、参数化和联合收缩系数估计
统计模型的预测值通常可以提高采用收缩法。这可以实现,例如通过正规化回归或经验贝叶斯方法。各种类型的收缩系数可以也可以在最大似然后进行估计。当整体收缩改变时同一因子的所有回归系数,参数化收缩因子回归系数之间存在差异。变量要么很高与内容相关或关联,例如描述非线性效应的设计矩阵,参数化收缩因子为无法解释,并在整体收缩和参数收缩之间达成妥协,“接缝收缩”是一种有用的延伸。计算快捷方式基于DFBETA残差的基于重采样的收缩因子估计可以应用。由lm()拟合的模型的全局、参数化和接头收缩,glm()、coxph()或mfp()可用。
文档:
下载内容:
链接:
请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=收缩链接到此页面。