model.frame オブジェクト model.frame オブジェクトは、R でデータとモデル式を統一的に扱うためのオブジェクトです。 実体は data.frame クラスのデータに、モデル式を含むいろいろな attributes が付加されたものです。 d <- e <- rep(1, 10) c <- 1:10 b <- factor(rep(1:2, 5)) a <- c + as.numeric(b) + rnorm(10, 0, 0.2) df <- data.frame(a=a, b=b, c=c, d=d, e=e) formula <- a ~ b + c mf <- model.frame(formula, data=df, weights=d, offset=e) attributes(mf) $names [1] "a" "b" "c" "(weights)" [
GLMM の推定アルゴリズムに Penalized quasi-likelihood (PQL) という方法があるのですが、整理のためメモを書くことにしました。 PQL 混合効果モデルのパラメータ推定において、周辺尤度の積分を必要とする方法があることはよく知られていると思います。 GLMM ではリンク関数が非線形なものを扱うが故に、この積分が非常に大変でした (現代の計算機では苦労せず解けるものも多い)。 一昔前はこの積分が大変だったため、非線形な関数を線形な関数に近似してあげて、LMM の範疇で扱えるようにした方法が PQL です。 GLMM として、確率変数 $\mathbf{Y}_i$ の期待値が、変量効果 $\mathbf{b}_i$ を与えた下で、 \[ \mathrm{E}[\mathbf{Y}_i|\mathbf{b}_i]=g^{-1}(\mathbf{X}_i\bolds
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く