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对于模糊的问题标题,我深表歉意。我想做的是使用 geepack R 包中的 geeglm 在 R 中运行回归,然后使用其中的信息来计算准似然信息标准(QIC;Pan 2001)。我可以很容易地为单个模型做到这一点,但我想编写一个通用函数来为各种不同类型的模型做到这一点。我想我真正的问题是是否有比一长串嵌套的 ifelse 语句更好的选择?
这是我当前的代码:
library(geepack)
data(dietox) #data from the geepack package
# Run gee regression
dietox$Cu <- as.factor(dietox$Cu)
mf <- formula(Weight ~ Cu * (Time + I(Time^2) + I(Time^3)))
gee1 <- geeglm(mf, data = dietox, id = Pig, family = gaussian, corstr = "ar1")
然后我可以运行一个函数来计算拟似然性:
QlogLik.normal <- function(model.R) {
library(MASS)
mu.R <- model.R$fitted.values
y <- model.R$y
# Quasi Likelihood for Normal
quasi.R <- sum(((y - mu.R)^2)/-2)
quasi.R
}
但是,我想编写一个更通用的函数,因为拟似然函数对于每个分布都是不同的。上述函数适用于 gee1,因为它具有高斯(正态)分布。如果我想将它概括为各种发行版,我可以使用一系列嵌套的 ifelse 语句(如下),但我不知道这是否是最好的方法。有没有人有其他选择或更好的解决方案?这至少可以说不是很优雅(显然我没有太多编程或 R 经验)。
QlogLik <- function(model.R) {
library(MASS)
mu.R <- model.R$fitted.values
y <- model.R$y
ifelse(model.R$modelInfo$variance == "poisson",
# Quasi Likelihood for Poisson
quasi.R <- sum((y*log(mu.R)) - mu.R),
ifelse(model.R$modelInfo$variance == "gaussian",
# Quasi Likelihood for Normal
quasi.R <- sum(((y - mu.R)^2)/-2),
ifelse(model.R$modelInfo$variance == "binomial",
# Quasilikelihood for Binomial
quasi.R <- sum(y*log(mu.R/(1 - mu.R)) + log(1 - mu.R)),
quasi.R <- "Error: distribution not recognized")))
quasi.R
}
在此示例中,我使用 geeglm 的模型输出来提取用于对方差建模的分布类型
model.R$modelInfo$variance
但可能还有其他方法可以确定 geeglm 模型中使用的分布。任何帮助将不胜感激。
最佳答案
您应该能够像这样重写您的函数:
QlogLik <- function(model.R) {
library(MASS)
mu.R <- model.R$fitted.values
y <- model.R$y
type <- family(model.R)$family
switch(type,
poisson = sum((y*log(mu.R)) - mu.R),
gaussian = sum(((y - mu.R)^2)/-2),
binomial = sum(y*log(mu.R/(1 - mu.R)) + log(1 - mu.R)),
stop("Error: distribution not recognized"))
}
正如@baptise 指出的那样,switch
在这些情况下很有用。您使用 family(model.R)$family
来自动检测应该与 switch
一起使用的族类型。
此外,如果您在不同情况下执行的命令超过一行,您可以用大括号将这些行括起来({ do something here }
)。
switch(type,
type1 = { something <- do(this)
thisis(something) },
type2 = do(that))
希望对您有所帮助!
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