Блог

Был задан вариант этого вопроса, но некоторые вопросы остаются без ответа —

Я моделирую долю смертности (Prop), используя единственную непрерывную переменную — предиктор, которая является температурой (Temp). У меня есть три вопроса.

1.) Должен ли я использовать meanBEINF для прогнозируемых оценок отклика в моей модели? Если да, то как бы я извлек соответствующие стандартные ошибки? Вы думаете, что то, как я указал это в настоящее время, даст вам оценки ответов, однако запуск predict(beinf_mod, тип = «ответ», что = «mu») дает те же результаты, которые заставляют меня задавать вопросы.

2.) Если я увеличу коэффициент переменной предиктора (содержащийся в параметре mu), даст ли это мне шансы между (0,1)? nu и tau в настоящее время не имеют коэффициентов переменной предиктора, поэтому я не уверен, следует ли их использовать для получения коэффициентов для общей области [0,1].

3.) Верна ли моя интерпретация шансов в этом сценарии? Я знаком с обычной бета-регрессией или логистической моделью, но неопределенности в вопросе 2 заставляют меня задуматься, уместно ли это.

Заранее благодарю за помощь, и я вам очень признателен.

 # generate DB
DB <- data.frame(Prop = c(0.688888889, 0.519230769, 0.378294574, 0.253644315, 0.234200744, 0.156626506,
              0.191011236, 0.0625, 0.064516129, 0, 0, 0),
         Temp = c(62.90857143, 62.75428571, 60.05428571, 60.23428571, 59.64285714, 57.94571429,
              57.71428571, 57.14857143, 54.39714286, 51.87714286, 50.38571429, 49.1))

# beta inflated model. I understand na.omit works on the data, and that na.exclude is not really useful. 
# I removed the NA's for this reproduction of the problem
beinf_mod <- gamlss(Prop ~ cs(Temp),
family=BEINF,data=na.omit(DB),na.action=na.exclude)

# obtain predictions for the estimated/expected value of y
predict(beinf_mod, type="response", se.fit=TRUE)

# get the odds of the explanatory variable. exponentiation gets us 1.47, 
# so a one unit increase in temperature results in a 47% increase in the odds of mortality within the domain (0,1)
exp(coef(beinf_mod)[2])
 

позвольте мне ответить на мои собственные вопросы

1.) да, meanBEINF предоставляет расчетные значения отклика, и загрузка приведет к ошибкам. 2.) да. Nu и Tau не работают, потому что можно рассчитать шансы только для параметра mu (0,1), потому что нельзя рассчитать шансы для 0 и 1. Вы не можете разделить на 0, если шансы равны 1, а шансы 0 на любую другую вероятность равны 0. 3.) да.