मैं आर में आशा का उपयोग करके लॉग-लाइक फ़ंक्शन को अधिकतम करने के लिए अनुमानित मापदंडों का उपयोग करके 95% विश्वास अंतराल का अनुमान कैसे लगा सकता हूं?

9

मुझे पता है कि मैं हेसियन को निष्क्रिय करके सहसंयोजक मैट्रिक्स का अनुमान लगा सकता हूं , लेकिन मुझे चिंता है कि मेरा डेटा इस विधि के मान्य होने के लिए आवश्यक मान्यताओं को पूरा नहीं करता है। मैं कुछ अन्य विधि का उपयोग कर विश्वास अंतराल का अनुमान लगाना चाहता हूं।

क्या प्रोफ़ाइल संभावना विधि उपयुक्त है, जैसा कि स्ट्राइहन और क्रिस्टेंसन में चर्चा की गई है , और वेनबल्स और रिप्ले की एमएएस पुस्तक, .48.4, पीपी 220-221 में है?

यदि हां, तो क्या कोई पैकेज है जो आर में मुझे ऐसा करने में मदद कर सकता है? यदि नहीं, तो इस तरह की विधि के लिए छद्म कोड कैसा दिखेगा?

— fmark
स्रोत

6

mleStats4 पैकेज से समारोह का एक आवरण है optim, जो यह काफी आसान प्रोफ़ाइल संभावना संगणना निर्माण करने के लिए बनाता है। help("profile,mle-method", package = "stats4")अधिक जानकारी के लिए देखें ।

— NRH
स्रोत

यह वही है जो मैं करना चाहता हूं :) अब इसे काम करने के लिए!

— fmark

@ सही, इसे सही तरीके से काम करना कितना आसान है, यह अनुकूलन समस्या पर निर्भर करता है। मैं इसे काफी सरल समस्याओं (एक से तीन मापदंडों) और "अच्छा" मॉडल के साथ और सरल व्यावहारिक समस्याओं के लिए शिक्षण के लिए उपयोग करता हूं। हालांकि, यदि संभावना अनुकूलन और प्रोफ़ाइल को चुनौती दे रही है, तो यह संभवतः बॉक्स से बाहर काम नहीं करेगा।

— एनआरएच

2

नहीं है ProfileLikelihood पैकेज यदि आप nlme का उपयोग करें। व्यक्तिगत रूप से, मैं इसका उपयोग करने में कामयाब नहीं हुआ हूं।

Lme4a या lmeEigen पैकेज का उपयोग करना एक प्रोफ़ाइल () फ़ंक्शन है जो वास्तव में आप क्या चाहते हैं करने के लिए करना है। इन पैकेजों को स्थापित करने के लिए कुछ ऐसा प्रयास करें:

install.packages("lme4a",repos="http://lme4.r-forge.r-project.org/repos")

या ज़िप संग्रह पाने के लिए वेबसाइट पर जाएं। इसी तरह और दुर्भाग्य से, मैं इसका इस्तेमाल करने में कामयाब नहीं हुआ :) शायद हमें lme4 के अपडेट का इंतजार करना चाहिए।

विधि डगलस बेट्स की पुस्तक के मसौदे में विस्तृत है

संपादित करें: अच्छा! Lmer मॉडल का प्रोफ़ाइल () फ़ंक्शन अब lme4 के नवीनतम संस्करण में उपलब्ध है, टाइप करके स्थापित किया जा सकता है:

install.packages("lme4",repos="http://r-forge.r-project.org")

— स्टीफन लॉरेंट
स्रोत

मुझे लगता है कि मैंने मूल प्रश्न को ठीक से नहीं पढ़ा था। मिश्रित मॉडल के मामले में मेरा जवाब है। मुझे लगता है कि एनआरएच का जवाब शास्त्रीय मॉडलों के मामले में नीचे है।

— स्टीफन लॉरेंट