在GLM准规范中使用变量

Question

我使用准可能性方法（family=quasi(...)）将GLM拟合到某些数据。

我想在方差规范中使用变量p，如下所示：

family = quasi(link=log, variance=mu^p) 

然而，这不起作用（它不再认识mu）。

有没有办法让R在表达式之前只在表达式中插入p的值，所以我可以使用p而不是数字？

以下是一个不起作用的示例：

set.seed(1)
x <- runif(100)
y <- x^2+2*x+sin(2*pi*x) + rnorm(100)

fitModel <- function(x,y, p) {
  model <- glm(y~x, family=quasi(link=log, variance=mu^p))
  return(model)
}
fitModel(x,y,2)

谢谢！

Answer 1

family函数进行了花哨的解析，这意味着评论中建议的paste0解决方案如果不跳过大量的箍就行不通。此外，如果任何y值都是＆lt; = 0，则以下函数会失败，所以我稍微更改了一些示例（如果你确实有负面的响应值，你将不得不考虑你想对此做些什么。 。）

set.seed(1)
x <- seq(2,10,length=100)
y <- x^2+2*x+sin(2*pi*x) + rnorm(100,)

我所做的是创建一个quasi系列对象，然后动态修改其方差函数。

pfamily <- quasi(link="log",variance="mu")
fitModel <- function(x,y, p) {
    pfamily[["variance"]] <- function(mu) mu^p
    model <- glm(y~x, family=pfamily)
    model
}

fitModel(x,y,2)
fitModel(x,y,1)

对于它的价值，此变体应该能够执行p的任意值，例如你可以在方差能力上绘制一条曲线：

dfun <- function(p) {
   deviance(fitModel(x,y,p))
}
pvec <- seq(0.1,3,by=0.1)
dvec <- sapply(pvec,dfun)
par(las=1,bty="l")
plot(pvec,dvec,type="b",xlab="variance power",ylab="deviance")