Question

我正在尝试使用sqrt链接来安装negbin模型。不幸的是，似乎我必须指定起始值。有人在运行glm.nb命令（包MASS）时熟悉设置起始值吗？

当我不使用起始值时，我收到一条错误消息：

未找到有效的系数集：请提供起始值

看?glm.nb似乎可以设置起始值，不幸的是我绝对不知道如何做到这一点。一些进一步的信息：1。当使用标准日志链接计算回归时，可以估计回归。 2.无法将算法的起始值设置为任意值，例如

glm.nb(<model>,link=sqrt, start=1)

不起作用！

Answer 1

对于足够复杂的问题，找到合适的起始值可能很困难。但是，为了设置起始值（其文档不是很好，但存在），您应该学会阅读错误消息。以下是使用内置数据集start=1尝试失败的复制品：

>quine.nb1 <- glm.nb(Days ~ Sex + Age + Eth + Lrn, data = quine, 
                    link=sqrt, start=1)
Error in glm.fitter(x = X, y = Y, w = w, start = start, etastart = etastart,  : 
  length of 'start' should equal 7 and correspond to initial coefs for 
  c("(Intercept)", "SexM", "AgeF1", "AgeF2", "AgeF3", "EthN", "LrnSL", )

它准确地告诉你它的期望值：每个要估计的系数的值向量。

quine.nb1 <- glm.nb(Days ~ Sex + Age + Eth + Lrn, data = quine, 
                    link=sqrt, start=rep(1,7))

有效，因为我给了一个长度为7的向量。你可能不得不使用它中的实际值来获得一个总是预测正值的模型。在glm.nb中生成起始值的默认算法可能会在某处给出负面预测，sqrt链接不能容忍（与log不同）。如果您无法手动找到有效的起始值，您可以尝试运行更简单的模型，并将其中的估计值从0扩展为其他参数以获得良好的起始位置。

编辑：建立模型

假设您找不到复杂模型的有效起始值。然后从一个简单的开始，例如

> nb0 <- glm.nb(Days ~ Sex, data=quine, link=sqrt)
> coef(nb0)
(Intercept)        SexM 
  3.9019226   0.3353578

现在让我们使用之前的起始值添加下一个变量，为新变量的效果添加0个估计值（在这种情况下Age有四个级别，因此需要3个系数）：

> nb1 <- glm.nb(Days ~ Sex+Age, data=quine, link=sqrt, start=c(coef(nb0), 0,0,0))
> coef(nb1)
(Intercept)        SexM       AgeF1       AgeF2       AgeF3 
  3.9127405  -0.1155013  -0.5551010   0.7475166   0.5933048

您通常希望继续添加0而不是100，因为系数为0表示新变量无效 - 这正是您刚刚拟合的简单模型所假设的。

Answer 2

使用对数链接二项式进行RR回归时，我遇到了类似的错误

    let navCtrl = UINavigationController(rootViewController: ctrl)

按照建立模型的说明进行操作之后，我到达了下面的代码，并获得了下面每个变量的系数。

adjrep <-glm(reptest ~ momagecat + paritycat + marstatcat + dept,
             family = binomial(link = "log"),
             data = hcm1)

> Error: no valid set of coefficients has been found: please supply
> starting values

glm.nb与sqrt链接

2 个答案: