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目前,我正在使用Hardin和Hilbe撰写的《广义线性模型和扩展》(第二版,2007年)。作者建议,代替OLS模型,“日志链接通常用于响应数据,该数据仅在连续范围内采用正值”。当然,他们还建议使用残差图来检查是否仍可以使用使用身份链接的“正常”线性模型。
我正在尝试在R中复制他们在STATA的书中所做的工作。确实,我在STATA中使用日志链接没有任何问题。但是,当使用R的glm函数调用同一模型但指定family=gaussian(link="log")
时,要求我提供起始值。当我将它们都设置为零时,总是会收到消息,表明算法没有收敛。选择其他值时,消息有时是相同的,但是我得到的更多是:
Error in glm.fit(x = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, :
NA/NaN/Inf in 'x'
mod <- glm(betaplasma ~ age + vituse, family=gaussian(link="log"), data=data2, start=c(0,0,0))
. glm betaplasma age vituse, link(log)
Iteration 0: log likelihood = -2162.1385
Iteration 1: log likelihood = -2096.4765
Iteration 2: log likelihood = -2076.2465
Iteration 3: log likelihood = -2076.2244
Iteration 4: log likelihood = -2076.2244
Generalized linear models No. of obs = 315
Optimization : ML Residual df = 312
Scale parameter = 31384.51
Deviance = 9791967.359 (1/df) Deviance = 31384.51
Pearson = 9791967.359 (1/df) Pearson = 31384.51
Variance function: V(u) = 1 [Gaussian]
Link function : g(u) = ln(u) [Log]
AIC = 13.20142
Log likelihood = -2076.224437 BIC = 9790173
------------------------------------------------------------------------------
| OIM
betaplasma | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
age | .0056809 .0032737 1.74 0.083 -.0007354 .0120972
vituse | -.273027 .0650773 -4.20 0.000 -.4005762 -.1454779
_cons | 5.467577 .2131874 25.65 0.000 5.049738 5.885417
------------------------------------------------------------------------------
最佳答案
就像我在评论中说的那样,很可能Stata具有比R更健壮(在数值上,而不是在统计意义上)的GLM拟合。也就是说,拟合这个特定的数据集似乎并不难。
读取数据:
data2 <- read.table("http://lib.stat.cmu.edu/datasets/Plasma_Retinol",
skip=30,nrows=315)
dnames <- c("age","sex","smokstat","quetelet","vituse","calories","fat","fiber",
"alcohol","cholesterol","betadiet","retdiet","betaplasma","retplasma")
names(data2) <- dnames
par(mfrow=c(1,2),las=1,bty="l")
with(data2,plot(betaplasma~age))
with(data2,boxplot(betaplasma~vituse))
mod <- glm(betaplasma ~ age + vituse, family=gaussian(link="log"), data=data2,
start=c(10,0,0))
mod <- glm(betaplasma ~ age + vituse, family=gaussian(link="log"), data=data2,
start=c(log(mean(data2$betaplasma)),0,0))
summary(mod)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.467575 0.218360 25.039 < 2e-16 ***
## age 0.005681 0.003377 1.682 0.0935 .
## vituse -0.273027 0.065552 -4.165 4.03e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
##
## (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 31385.26)
##
## Null deviance: 10515638 on 314 degrees of freedom
## Residual deviance: 9791967 on 312 degrees of freedom
## AIC: 4160.4
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 9
confint(mod)
## 2.5 % 97.5 %
## (Intercept) 5.0364648709 5.87600710
## age -0.0007913795 0.01211007
## vituse -0.4075213916 -0.14995759
log(1+x)
规模进行绘图(数据中的条目为零):
with(data2,plot(log(1+betaplasma)~age))
with(data2,boxplot(log(1+betaplasma)~vituse))
ggplot
进行绘图(这适用于
vituse
的每个值的单独行,而不适用于加性模型)
library(ggplot)
theme_set(theme_bw())
(g1 <- qplot(age,1+betaplasma,colour=factor(vituse),data=data2)+
geom_smooth(method="lm")+
scale_y_log10())
g1 %+% subset(data2,betaplasma>0)
vituse
应该被视为一个因素而不是数字(“1 =是,经常是2 =是,不经常是,3 =否”)-可能是序数。
关于r - R中具有日志链接的GLM功能不起作用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13567169/
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