Lasso zum negativen binomialen Regressionsmodell

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Gibt es überhaupt eine Möglichkeit, LASSO mit negativer Binomialregression auf R durchzuführen? Ich führe eine negative binomiale Regression für meinen Datensatz durch, da die Daten zu verteilt sind, um eine Poisson-Regression zu erzwingen. Inzwischen stehe ich auch vor einem Multikollinearitätsproblem. Ich habe bereits versucht, glmnetmit zu arbeiten family = poisson, aber die Daten passen nicht sehr gut (sowohl für Alpha = 0 als auch für Alpha = 1) ... Ich weiß ehrlich gesagt nicht, was ich tun soll, um dieses große Datengewirr zu analysieren: /

Vielen Dank

EDIT: Hier ist die Varianz-Kovarianz-Tabelle der negativen Binomialanpassung

       8.392729e+18  1.239178e+06  -3.624090e+05  1.896258e+17  -3.702521e+17
       1.239178e+06  1.119052e-04   5.201989e-06 -1.877590e+05  -2.558095e+05
      -3.624090e+05  5.201989e-06   5.179343e-06 -8.021543e+04  -1.436381e+05
       1.896258e+17 -1.877590e+05  -8.021543e+04  2.193290e+17   6.413947e+16
      -3.702521e+17 -2.558095e+05  -1.436381e+05  6.413947e+16   2.142183e+17
r regression generalized-linear-model Jin-Dominique
quelle
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Ich denke, Sie möchten diesen zu Stack Overflow bringen .
Nick Stauner
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Um ehrlich zu sein, bin ich mir nicht sicher, ob diese Frage überhaupt auf SO zum Thema steht. Vielleicht möchten Sie auf der R-Hilfe-Listenserver nachfragen .
Gung - Reinstate Monica
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Diese Frage scheint nicht zum Thema zu gehören, da es darum geht, ob eine bestimmte Analyse in R.
Gung - Reinstate Monica durchgeführt werden kann
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es wird auch auf SO gehämmert, weil es nur ein "wie kann ich?" Frage, anstatt eine bestimmte Programmierfrage ... Können Sie etwas mehr Kontext geben? Ich wäre versucht, eine Quasi-Poisson-Anpassung durchzuführen (dh das Modell als Poisson-Lasso anzupassen, z. B. mit dem glmnetPaket, und dann eine Post-hoc- Anpassung der Standardfehler der Parameter basierend auf der geschätzten Restabweichung vorzunehmen ...)
Ben Bolker
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Haben Sie damals ein Quasipoisson-Modell ausprobiert? Aufgrund der sehr vagen Beschreibung denke ich, dass Ihr inhaltliches Problem wahrscheinlich mit einem Singularitätsproblem zu tun hat. Zeigen Sie uns, was das vcov(fit)gibt, fitals Ihr glm-Objekt.
AdamO

Antworten:

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LASSO und andere bestrafte Methoden für negatives Binomial und null aufgeblasenes negatives Binomial werden vom mpathPaket in R bereitgestellt , wie auf einer neueren Seite von Cross Validated vermerkt wurde . Eine Antwort auf dieser Seite weist jedoch auf einige Schwierigkeiten bei der Verwendung hin mpath. Eine kürzlich erschienene Veröffentlichung zeigt eine Anwendung des mpathPakets. Eine Vignette im R-Paket gibt die Datenanalyse dieser Veröffentlichung wieder.

EdM
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