×

具有两个线性预测因子的降秩向量广义线性模型。 (英语) Zbl 1471.62228号

摘要:矢量广义线性模型(VGLM){vgam公司}R包允许多个参数依赖于(通过反向链接函数)线性预测器。然而,通常情况下,人们希望不同的参数以某种方式相互关联(即共同满足某些约束)。此类情况的突出且重要的例子包括正态或高斯族,其中人们希望将方差建模为平均值的函数,例如,方差与平均值的幂成比例。另一个例子是负二项族,它的方差与平均数的幂次近似成正比。结果表明,这种约束可以通过降秩回归(RRR)以直接的方式实现,并且可以通过{rrvglm()}功能。为此,简要描述并应用RRR,以便在具有两个参数的VGLM中施加参数约束。结果是一级RR-VGLM。文中给出了许多使用这种技术的新例子。这里的含义是,RRR为许多统计分布提供了迄今为止尚未发现的潜在有用性。

MSC公司:

62-08 统计问题的计算方法
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
62-04 统计相关问题的软件、源代码等
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Ahn,S.K。;Reinsel,G.C.,多重时间序列的嵌套缩减自回归模型,美国统计协会杂志,83,403,849-856,(1988)·Zbl 0663.62097号
[2] Anderson,T.W.,估计多元正态分布回归系数的线性限制,《数理统计年鉴》,22,3,327-351,(1951)·Zbl 0043.13902号
[3] 卡梅隆。;Trivedi,P.K.,基于计数数据的计量经济学模型:一些估计量和检验的比较和应用,应用计量经济学杂志,1,1,29-53,(1986)
[4] 卡梅隆。;Trivedi,P.K.,计数数据的回归分析,(1998),剑桥大学出版社·Zbl 0924.62004号
[5] 卡罗尔·R·J。;Ruppert,D.,《回归中的转换和权重》,(1988),查普曼和霍尔,纽约州纽约市,美国·Zbl 0666.62062号
[6] 邓恩,P.K.,2012年。tweedie:tweedie指数族模型。R包版本2.1.5。
[7] Dunn,P.K.,Smyth,G.K.,2012年。dglm:双重广义线性模型。R软件包版本1.6.2。网址:http://CRAN.R-project.org/package=dglm。
[8] 菲奥科,M。;H·推杆。;van Houwelingen,J.C.,竞争风险的降秩比例风险模型,生物统计学,6,3,465-478,(2005)·1070.62100兹罗提
[9] Fletcher,D.J.,《将广义线性模型拟合到稀疏数据时估计过度分散》,Biometrika,99,1,230-237,(2012)·Zbl 1234.62109号
[10] Fullerton,A.S.,有序逻辑回归模型的概念框架,社会学方法与研究,38,2,306-347,(2009)
[11] Greene,W.,计数数据负二项模型的函数形式,《经济学快报》,99,3,585-590,(2008)·Zbl 1255.62010号
[12] 海宁,A。;Rengifo,E.,非高斯背景下的多元降秩回归,使用连接函数,计算统计与数据分析,52,6,2931-2944,(2008)·Zbl 1452.62068号
[13] Hilbe,J.M.,负二项回归,(2011),剑桥大学出版社,英国剑桥,美国纽约·Zbl 1269.62063号
[14] Hilbe,J.M.,2012年。COUNT:计数数据的函数、数据和代码。R包版本1.2.3。网址:http://CRAN.R-project.org/package=COUNT(计数)。
[15] Izenman,A.J.,多元线性模型的降秩回归,多元分析杂志,5,2,248-264,(1975)·Zbl 0313.62042号
[16] Jackman,S.,2012年。pscl:斯坦福大学政治科学计算实验室研发的R类和方法。斯坦福大学政治学系,美国加利福尼亚州斯坦福市,R包版本1.04.4。网址:http://pscl.stanford.edu/。
[17] Jörgensen,B.,指数分散模型,皇家统计学会杂志:B辑,49,2,127-162,(1987)·兹比尔0662.62078
[18] 克莱伯,C。;Zeileis,A.,《应用计量经济学与R》,(2008),美国纽约州斯普林格·Zbl 1155.91004号
[19] Kneib,T.、Heinzl,F.、Brezger,A.、Bove,D.S.,2011年。BayesX:R实用程序随软件包BayesX提供。R包版本0.2-5。网址:http://CRAN.R-project.org/package=BayesX。
[20] Lawless,J.F.,负二项和混合泊松回归,加拿大统计杂志,15,3,209-225,(1987)·Zbl 0632.62060号
[21] 李,S。;杨,F。;Famoye,F。;Lee,C。;Black,D.,拟负二项分布:性质和应用,计算统计与数据分析,55,7,2363-2371,(2011)·Zbl 1328.62175号
[22] Liu,H.,Chan,K.S.,2009年。零膨胀数据的约束广义加性模型。技术代表388,美国爱荷华州爱荷华大学网址:http://www.stat.uiowa.edu/sites/default/files/techrep/tr388-version2.pdf。
[23] 刘,H。;Chan,K.-S.,《介绍COZIGAM:无约束和约束零膨胀广义加性模型分析的R包》,《统计软件杂志》,35,11,1-26,(2010),URL:http://www.jstatsoft.org/v35/i11/
[24] Neykov,N.M。;菲尔兹莫瑟,P。;Neytchev,P.N.,《通过修剪对均值和离散度进行稳健联合建模》,计算统计与数据分析,56,1,34-48,(2012)·Zbl 1239.62018号
[25] Richards,F.S.G.,《最大似然估计方法》,《皇家统计学会杂志》。B系列方法,23,2,469-475,(1961)·Zbl 0104.13003号
[26] Rigby,R.A。;Stasinopoulos,D.M.,位置、规模和形状的广义加性模型(含讨论),应用统计学,54,507-554,(2005)·Zbl 1490.62201号
[27] Smyth,G.K。;Huele,A.F。;Verbyla,A.P.,异方差回归的精确和近似REML,统计建模,1,3,161-175,(2001)·兹比尔1104.62080
[28] Taylor,L.R.,《加总、方差和均值》,《自然》,189,4766,732-735,(1961)
[29] 特纳,H。;Firth,D.,Gnm:广义非线性模型包,R News,7,2,8-12,(2007),URL:http://CRAN.R-project.org/doc/Rnews/
[30] 韦纳布尔斯,W.N。;里普利,B.D.,《现代应用统计与S》,(2002),纽约施普林格出版社,网址:http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS4网站 ·兹比尔1006.62003
[31] Ver Hoef,J.M。;Boveng,P.L.,拟泊松与负二项回归:我们应该如何建模过度分散的计数数据?,生态学,88,11,2766-2772,(2007)
[32] 温克尔曼,R。;Zimmermann,K.,计数数据建模的最新发展:理论与应用,《经济调查杂志》,9,1,1-36,(1995)
[33] Yee,T.W.,《最大似然正则高斯排序的新技术》,《生态学专著》,74,4,685-701,(2004)
[34] Yee,T.W.,约束加性排序,生态学,87,1,203-213,(2006)
[35] Yee,T.W.,《VGAM包》,R News,8,2,28-39,(2008),网址:http://CRAN.R-project.org/doc/Rnews/
[36] Yee,T.W.,分类数据分析的VGAM包,统计软件杂志,32,10,1-34,(2010),URL:http://www.jstatsoft.org/v32/i10/
[37] Yee,T.W。;Hastie,T.J.,降秩向量广义线性模型,统计建模,3,1,15-41,(2003)·Zbl 1195.62123号
[38] Zeileis,A。;克莱伯,C。;Jackman,S.,《R中计数数据的回归模型》,《统计软件杂志》,27,8,1-25,(2008),网址:http://www.jstatsoft.org/v27/i08
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。