സാമാന്യവൽക്കരിച്ച അഡിറ്റീവായ മോഡലുകളിൽ വിശ്വസനീയമായ അനുരൂപം ഉറപ്പാക്കുന്നു
സാമാന്യവൽക്കരിച്ച അഡിറ്റീറ്റീവ് മോഡലുകൾ (ഗെയിമുകൾ) ഡാറ്റയിലെ സങ്കീർണ്ണ ബന്ധങ്ങളെ മോഡലിംഗ് മാറ്റുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു ഉപകരണമായി മാറി, പ്രത്യേകിച്ച് നോൺലിനിയർ ഇഫക്റ്റുകൾ ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുന്നതിന് സ്പ്ലൈനുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ. എന്നിരുന്നാലും, ക്ലസ്റ്റേർഡ് സർവേ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശക് കണക്കാക്കൽ ഒരു നിർണായക വെല്ലുവിളിയായി മാറുന്നു. ക്ലസ്റ്ററിംഗിനെ അവഗണിക്കുന്നത് അനുമാനങ്ങൾ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതിന് കാരണമാകും, കൃത്യമായ സ്ഥിതിവിവരകങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ അത്യാവശ്യമാക്കുന്നു. പതനം
സാമാന്യവൽക്കരിച്ച നിലവാരമുള്ള ലീനിയർ മോഡലുകൾ (ഹിമുകൾ) വ്യത്യസ്തമായി, സാൻഡ്വിച്ച് പാക്കേജ് ഉപയോഗിച്ച് ശക്തമായ സ്റ്റാൻഡേർഡുകൾ കണക്കാക്കാം, സമാന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു - പ്രത്യേകിച്ച് ഘടിപ്പിച്ചവർ ബാം () അതിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനം എംജിസിവി പാക്കേജിന് അധിക പരിഗണനകൾ ആവശ്യമാണ്. ഈ പരിമിതി പലപ്പോഴും അവരുടെ മോഡലുകളിൽ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഇഫക്റ്റുകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ അമ്പരന്നു. മാതൃകാ വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള താക്കോലാണ് ഈ പ്രശ്നത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാമെന്ന് മനസിലാക്കുന്നത്.
ഒന്നിലധികം പ്രദേശങ്ങളിലൂടെ ശേഖരിച്ച സാമ്പത്തിക സർവേ ഡാറ്റ നിങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക, നിങ്ങളുടെ മോഡലിൽ വരുമാന ട്രെൻഡുകൾക്ക് ഒരു സ്പ്ലൈൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രദേശങ്ങളിലെ ക്ലസ്റ്ററിംഗിന് നിങ്ങൾ പരാജയപ്പെട്ടാൽ, നിങ്ങളുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ പ്രായപൂർത്തിയാകാത്തതായിരിക്കാം, അമിത ആത്മവിശ്വാസമുള്ള നിഗമനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. എപ്പിഡെമിയോളജി, ധനകാര്യ, സാമൂഹിക ശാസ്ത്രം തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ഈ സാഹചര്യം സാധാരണമാണ്. പതനം
ഈ ഗൈഡിൽ, ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഗെയിമുകളിൽ ശക്തമായ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ കണക്കാക്കാൻ ഞങ്ങൾ പ്രായോഗിക സമീപനങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു ബാം (). നൂതന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും നിലവിലുള്ള ആർ പാക്കേജുകളും സ്വാധീനിക്കുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ കരുത്തുറ്റതയെ വർദ്ധിപ്പിക്കും. വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് നമുക്ക് മുങ്ങാം, ഒപ്പം ഈ ദീർഘകാല വെല്ലുവിളിയും ഒരുമിച്ച് പരിഹരിക്കാം!
| ആജ്ഞാപിക്കുക | ഉപയോഗത്തിനുള്ള ഉദാഹരണം |
|---|---|
| bam() | ബാം () പ്രവർത്തനം എംജിസിവി വലിയ പൊതുവായ പൊതുവായ മാതൃകകൾ (ഗെയിമുകൾ) കാര്യക്ഷമമായി യോജിക്കാൻ പാക്കേജ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് വലിയ ഡാറ്റയ്ക്കും സമാന്തര പ്രോസസ്സിംഗിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു, ഗെയിം () മുതൽ വ്യത്യസ്തമായി വരെ, ഇത് ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. |
| s() | എസ് () ഫംഗ്ഷൻ ഗെയിമുകളിൽ സുഗമമായ നിബന്ധനകൾ നിർവചിക്കുന്നു. പ്രവചനവും പ്രതികരണ വേരിയബിളുകളും തമ്മിലുള്ള നോൺലിനിയർ ബന്ധങ്ങൾ മോഡൽ ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് ഒരു തെപ്പ് മാത്രമേ ബാധകമാകൂ, വഴക്കമുള്ള റിഗ്രഷൻ മോഡലിംഗിന് അത്യാവശ്യമാക്കുന്നു. |
| vcovCL() | ഈ പ്രവർത്തനം സാന്ഡ്വിച്ച് മാതൃകാ കോഫിഫിംഗുകൾക്കായി പാക്കേജ് ക്ലസ്റ്റർ ബൂർസ്റ്റിംഗ് സ്ക്വയൻസ് മാട്രിക്സ് കണക്കാക്കുന്നു. സർവേയ്ക്കും ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനും നിർണ്ണായകമായ ക്ലസ്റ്റർ കോറലേഷനുകൾക്കുള്ളിൽ ഇത് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു. |
| coeftest() | കോപ്റ്റെസ്റ്റ് () പ്രവർത്തനം LMTest മോഡൽ ഗുണകങ്ങൾക്കായി ഹൈപ്പോഥെസിസ് ടെസ്റ്റുകൾ നേടുന്നതിന് പാക്കേജ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിക്കോവ്ക്രോസുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഇത് ശക്തമായ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ നൽകുന്നു, കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് അനുമാനം ഉറപ്പാക്കുന്നു. |
| boot() | ഈ പ്രവർത്തനം ബൂട്ട്സ് പാക്കേജ് ബൂട്ട് സ്ട്രാപ്പിംഗ് നടത്തുന്നു, സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകളും ആത്മവിശ്വാസ ഇടവേളകളും കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു റിസംപ്ലോപ്പിംഗ് സാങ്കേതികത. സാധാരണ വിശകലന രീതികൾ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. |
| indices | ബൂട്ട് സ്ട്രാപ്പിംഗിൽ, ഓരോ ബൂട്ട്സ്ട്രാപ് ആവർത്തനത്തിനും മാറ്റമില്ലാത്ത വരി സൂചികകൾ സൂചിക പാരാമീറ്റർ നൽകുന്നു. മോഡലിനെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ വ്യത്യസ്ത ഉപസെറ്റുകളിൽ ഒഴിവാക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു. |
| apply() | പ്രയോഗിക്കുക () ഫംഗ്ഷൻ ഒരു അറേയുടെ അളവുകളിലുടനീളം സംഗ്രഹ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ (ഇ.ജി., സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ) കണക്കാക്കുന്നു. ഈ സന്ദർഭത്തിൽ, സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് ചെയ്ത സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ ഇത് പുറത്തെടുക്കുന്നു. |
| set.seed() | സെറ്റ് സെഡ് () ബൂട്ട് സ്ട്രാപ്പിംഗ്, ഡാറ്റ സിമുലേഷൻ പോലുള്ള ക്രമരഹിത പ്രക്രിയകളിൽ പുനരുൽപാദനക്ഷമത ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഒരു വിത്ത് ക്രമീകരണം റൺസിൽ സ്ഥിരമായി തുടരാൻ അനുവദിക്കുന്നു. |
| diag() | കണക്കാക്കിയ വ്യത്യാസങ്ങളിൽ നിന്ന് സാധാരണ പിശകുകൾ കണക്കുകൂട്ടുന്നതിനായി ഡയഗ് () ഫംഗ്ഷൻ () ഫംഗ്ഷൻ () ഫംഗ്ഷൻ () ഫംഗ്ഷൻ എക്സ്ട്രാക്റ്റുകൾ വേരിയൻസ്-കോവറെൻസ് മാട്രിക്സ് പോലുള്ള ഡയഗണൽ ഘടകങ്ങളെ വേരിയൻസ് എക്സ്റ്റൻഷനുകൾ, കണക്കാക്കിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ കണക്കാക്കാൻ. |
ഗെയിം മോഡലുകളിൽ ശക്തമായ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു
സാമാന്യവൽക്കരിച്ച അഡിറ്റീറ്റീവ് മോഡലുകൾ (ഗാംബുകൾ) ഡാറ്റയിലെ നോൺലിനിയർ ബന്ധങ്ങൾ പകർത്തുന്നതിൽ വളരെ ഫലപ്രദമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും സങ്കീർണ്ണമായ സർവേ ഡാറ്റാസറ്റുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ. എന്നിരുന്നാലും, കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളികളിൽ ഒന്ന് ക്ലസ്റ്റേർഡ് ഡാറ്റ, ഇത് അവഗണിച്ചാൽ കുറച്ചുകാധ്യമുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകളിലേക്ക് നയിക്കും. ഞങ്ങളുടെ മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ വികസിപ്പിച്ച സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ക്ലസ്റ്റർ-ബൂർസ്റ്റ് വേരിയൻസ് എസ്റ്റിമേഷണൽ, ബൂട്ട്സ്ട്രാംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ സ്വതന്ത്രമല്ലെങ്കിലും അനുമാനം വിശ്വസനീയമായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ആദ്യത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് ലിവറേജ് എംജിസിവി ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഗെയിം അനുയോജ്യമാക്കുന്നതിനുള്ള പാക്കേജ് ബാം () പ്രവർത്തനം, അത് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഘടകം ഉപയോഗിച്ചാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് vcovcl () അതിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനം സാന്ഡ്വിച്ച് പാക്കേജ്. ഈ ഫംഗ്ഷൻ ക്ലസ്റ്റർ ബൂസ്റ്റ് വേരിയൻസ് മാട്രിക്സിനെ കണക്കാക്കി, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഘടനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു. ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ കോപ്റ്റെസ്റ്റ് () മുതൽ LMTest പാക്കേജ്, ക്രമീകരിച്ച സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് നേടുന്നതിന് ഈ ശക്തമായ കോമ്പെൻസ് മാട്രിക്സ് പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഈ സമീപനം എപ്പിഡെമോളജി അല്ലെങ്കിൽ ഇക്കണോമിക്സ് പോലുള്ള ഫീൽഡുകളിൽ പ്രത്യേകിച്ച് ഉപയോഗപ്രദമാണ്, അവിടെ ഡാറ്റ പലപ്പോഴും പ്രദേശം, ആശുപത്രി, ജനസംഖ്യാ വിഭാഗം വഴി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു. പതനം
രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ബദൽ രീതി നൽകുന്നു ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പിംഗ്. ആദ്യ സമീപനത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വേരിയൻസ്-കോവറെൻസ് മാട്രിക്സ്, ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പിംഗ് മാതൃകാ കോഫിഫിംഗുകളുടെ വിതരണം കണക്കാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ആവർത്തിച്ച് പുനരാരംഭിക്കുന്നു. ദി ബൂട്ട് () അതിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനം ബൂട്ട്സ് ഡാറ്റയുടെ വിവിധ ഉപവിഭാഗങ്ങളിൽ ഗെയിം പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഇത് അനുവദിക്കുന്നതിനാൽ പാക്കേജ് ഇവിടെ നിർണായകമാണ്. ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ്ഡ് എസ്റ്റിമേറ്റിന്റെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ, തുടർന്ന് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകിന്റെ അളവാണ്. അസിംപ്റ്റോട്ടിക് ഏകദേശ കണക്കുകൾ നടക്കാത്ത ചെറിയ ഡാറ്റാസറ്റുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഈ രീതി പ്രത്യേകിച്ചും പ്രയോജനകരമാണ്. ഉപഭോക്തൃ വാങ്ങൽ പെരുമാറ്റങ്ങൾ വിവിധ സ്റ്റോറുകളിലുടനീളം വിശകലനം ചെയ്യുക-ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പിംഗിന് കുറുകെ തന്നെ സ്റ്റോർ ലെവൽ വ്യതിയാനങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി സഹായിക്കുന്നു. പതനം
രണ്ട് സമീപനങ്ങളും ഗാം മോഡലുകളിലെ അനുരൂപത്തിന്റെ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ക്ലസ്റ്റർ ബൂർസ്റ്റ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത ഡാറ്റയ്ക്കായി ഒരു ദ്രുത ക്രമീകരണം നൽകുന്നു, ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പിംഗ് കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ള, ഡാറ്റ-നയിക്കുന്ന ബദൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാസെറ്റ് വലുപ്പവും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ റിസോഴ്സുകളും അനുസരിച്ച്, ഒരാൾക്ക് ഒന്നുകിൽ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കാം. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി, ബാം () സംയോജിപ്പിച്ച് പ്രവർത്തനം vcovcl () കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാണ്, അതേസമയം കമ്പ്യൂട്ടർ ചെലവ് ഒരു തടസ്സമല്ലെന്ന് ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പിംഗ് ഉപയോഗപ്രദമാകും. ആത്യന്തികമായി, ഈ വിദ്യകൾ മനസിലാക്കുന്നത് ഗെയിം മോഡലുകളിൽ നിന്ന് വരച്ച നിഗമനങ്ങളിൽ സ്ഥിതിചെയ്യുന്ന നിഗമനങ്ങളും യഥാർത്ഥ ലോക രംഗങ്ങളിൽ ബാധകവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ക്ലസ്റ്റേർഡ് ഡാറ്റയുള്ള ഗെയിം മോഡലുകൾക്കായി ശക്തമായ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്
R, mgcv പാക്കേജ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കൽ
# Load necessary packageslibrary(mgcv)library(sandwich)library(lmtest)library(dplyr)# Simulate clustered survey dataset.seed(123)n <- 500 # Number of observationsclusters <- 50 # Number of clusterscluster_id <- sample(1:clusters, n, replace = TRUE)x <- runif(n, 0, 10)y <- sin(x) + rnorm(n, sd = 0.5) + cluster_id / 10data <- data.frame(x, y, cluster_id)# Fit a GAM model with a spline for xgam_model <- bam(y ~ s(x), data = data)# Compute cluster-robust standard errorsrobust_vcov <- vcovCL(gam_model, cluster = ~cluster_id, type = "HC3")robust_se <- sqrt(diag(robust_vcov))# Display resultscoeftest(gam_model, vcov. = robust_vcov)
ഇതര സമീപിക്കുക: ശക്തമായ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾക്കായി ബൂട്ട് സ്ട്രാപ്പിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു
കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ അനുരൂപത്തിനായി R- ലെ ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് നടപ്പിലാക്കൽ
# Load necessary packageslibrary(mgcv)library(boot)# Define bootstrap functionboot_gam <- function(data, indices) {boot_data <- data[indices, ]model <- bam(y ~ s(x), data = boot_data)return(coef(model))}# Perform bootstrappingset.seed(456)boot_results <- boot(data, boot_gam, R = 1000)# Compute bootstrap standard errorsboot_se <- apply(boot_results$t, 2, sd)# Display resultsprint(boot_se)
ഗെയിം മോഡലുകളിൽ ക്ലസ്റ്റേർഡ് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നൂതന രീതികൾ
ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു നിർണായക വശം സാമാന്യവൽക്കരിച്ച അഡിറ്റീറ്റീവ് മോഡലുകൾ (ഗെയിമുകൾ) ക്ലസ്റ്റേർഡ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിരീക്ഷണങ്ങൾക്കിടയിൽ സ്വാതന്ത്ര്യത്തിന്റെ അനുമാനമാണ്. ഒരേ ആശുപത്രി-സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശക് എസ്റ്റിമേറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള സർവേ ചെയ്യുന്നവരുമായ ഒരു ഗ്രൂപ്പ് ഷെയർ സമാനതകളോടുള്ള ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ പക്ഷപാതപരമായിരിക്കാം. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഒരു രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു മിക്സഡ്-ഇഫക്റ്റ് മോഡലുകൾ, ക്ലസ്റ്റർ നിർദ്ദിഷ്ട ക്രമരഹിതമായ ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നിടത്ത്. ഒരു ഗെയിം ചട്ടക്കൂടിന്റെ വഴക്കം നിലനിർത്തുമ്പോൾ ഈ സമീപനം ഗ്രൂപ്പ് പരസ്പര ബന്ധമുണ്ടാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
മറ്റൊരു നൂതന സാങ്കേതികതയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് സാമാന്യവൽക്കരിച്ച എസ്റ്റിമേറ്റിംഗ് സമവാക്യങ്ങൾ (ഗീ), ക്ലസ്റ്റേർഡ് നിരീക്ഷണങ്ങൾക്കായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന പരസ്പര ബന്ധ ഘടന വ്യക്തമാക്കി ബവർസ്റ്റ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ നൽകുന്നു. ക്ലസ്റ്റർ ബൂർസ്റ്റ് വേരിയൻസ് എസ്റ്റിമേഷണൽ രീതിയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഗ്രെസ് നേരിട്ട് ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിൽ പരസ്പരബന്ധം രീതി മാതൃകയാക്കുന്നു. സമയബന്ധിതമായി ഒരേ വ്യക്തികൾ നിരീക്ഷിക്കുന്ന രേഖാംശ പഠനങ്ങളിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കൂടാതെ ആവർത്തിച്ചുള്ള നടപടികൾ തമ്മിലുള്ള ഡിപൻഡൻസികൾ കണക്കാക്കണം. ഉപയോഗിച്ച് ഗ്രെസ് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും geepack R- ലെ പാക്കേജ്.
യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, മിശ്രിത മോഡലുകൾ, ഗ്രെന്റുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ ക്ലസ്റ്റർ-ബൂർസ്റ്റ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾക്കിടയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ പഠന രൂപകൽപ്പനയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പരിമിതികളും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. സമ്മിശ്ര മോഡലുകൾ കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ളതും എന്നാൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷണലി തീവ്രവുമാണ്, അതേസമയം ഗീസ് കാര്യക്ഷമതയും കരുണയും തമ്മിൽ ഒരു ബാലൻസ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സാമ്പത്തിക അപകടസാധ്യത മോഡലിംഗിൽ, ഒരേ സ്ഥാപനത്തിനുള്ളിലെ വ്യാപാരികൾ സമാനമായി പെരുമാറിയേക്കാം, ഗ്രൂപ്പ് ഡിപൻഡൻസികളെ ഫലപ്രദമായി പകർത്താൻ ശക്തമായ മോഡലിംഗ് തന്ത്രം ആവശ്യമാണ്. ശരിയായ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സാധുത ഗെയിം അധിഷ്ഠിത പ്രവചനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനമെടുക്കൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുക. പതനം
ഗെയിമുകളിലെ കരുത്ത് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകളെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന ചോദ്യങ്ങൾ
- റോബസ്റ്റ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ ഗാം കണക്കാക്കലിനെ എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു?
- പ്രായപൂർത്തിയാകാത്ത സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ തടയുന്നതും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനങ്ങൾ തടയുന്നതും അവർ ഗ്രൂപ്പ് പരസ്പര ബന്ധത്തിൽ ക്രമീകരിക്കുന്നു.
- തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ് vcovCL() ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പിംഗ്?
- vcovCL() ഒരു ക്ലസ്റ്റർ ക്രമീകരിച്ച കോമ്പെൻസ് മാട്രിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് മാനദണ്ഡലം പിശകുകൾ തിരുത്തലുകൾ ശരിയാക്കുന്നു, അതേസമയം ബൂട്ട് സ്ട്രാപ്പിംഗ് പുനർനിർമ്മിക്കുന്ന പിശകുകൾ അനുഭവപ്പെടുന്നു.
- എനിക്ക് ഉപയോഗിക്കാമോ bam() മിശ്രിത മോഡലുകളുമായി?
- അതെ, bam() ക്രമരഹിതമായ ഫലങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു bs="re" ഓപ്ഷൻ, ഇത് ക്ലസ്റ്റേർഡ് ഡാറ്റയ്ക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
- ഞാൻ എപ്പോഴാണ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് GEE ക്ലസ്റ്റർ ബൂർസ്റ്റ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾക്ക് പകരം?
- രേഖാംശ അല്ലെങ്കിൽ ആവർത്തിച്ചുള്ള നടപടികളിൽ നിങ്ങൾ വ്യക്തമായി മോഡൽ പരസ്പര ബന്ധ ഘടന ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, GEE ഒരു മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്.
- ഗെയിം മോഡലുകളിൽ ക്ലസ്റ്ററിന്റെ ആഘാതം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ കഴിയുമോ?
- അതെ, നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം plot(gam_model, pages=1) സുഗമമായ നിബന്ധനകൾ പരിശോധിച്ച് ക്ലസ്റ്റേർഡ് ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുക.
ഗെയിം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അനുമാനത്തിന്റെ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുക
അടിസ്ഥാന പിശകുകൾ കൃത്യമായി കണക്കാക്കുന്നു ഗാമില് മോഡലുകൾ നിർണായകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ക്ലസ്റ്റേർഡ് സർവേ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. ഉചിതമായ ക്രമീകരണമില്ലാതെ, സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ കുറച്ചുകാണുന്നു, അമിത ആത്മവിശ്വാസ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. പോലുള്ള രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു ക്ലസ്റ്റർ ബൂർസ്റ്റ് വേരിയൻസ് എസ്റ്റിമേഷൻ അഥവാ ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പിംഗ് മോഡൽ ഗുണകങ്ങളുടെ പ്രാധാന്യം വിലയിരുത്താൻ കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ മാർഗം നൽകുന്നു.
ആർ-ലെ ഈ വിദ്യകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ, സാമ്പത്തിക ശാസ്ത്രം, എപ്പിഡെമിയോളജി, മെഷീൻ പഠനം തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ഗവേഷകർക്ക് മികച്ച തീരുമാനങ്ങളെടുക്കാൻ കഴിയും. ഉപയോഗിച്ച് പിശകുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നുണ്ടോ vcovcl () അല്ലെങ്കിൽ മിക്സഡ്-ഇഫക്റ്റ് മോഡലുകൾ ജോലി ചെയ്യുക, ഈ സമീപനങ്ങൾ മനസിലാക്കുന്നത് കരുത്തുറ്റതും പ്രതിരോധപരവുമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് മോഡലിംഗ് ഉറപ്പാക്കുന്നു. അവ ശരിയായി പ്രയോഗിക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. പതനം
ഗെയിം മോഡലുകളിൽ ശക്തമായ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള പരാമർശങ്ങൾ
- ഗാം മോഡലുകളുള്ള കരുത്തുറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ ചർച്ചയ്ക്ക്, ഈ സ്റ്റാക്ക് ഓവർഫ്ലോ ത്രെഡ് കാണുക: ഗാം മോഡലുമായി കരുത്തുറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകളുടെ കണക്കുകൂട്ടൽ .
- 'ജികെആർഎൽസിന്റെ പാക്കേജ്' എംജിസിവി 'ഉള്ള കരുത്തുറ്റ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലസ്റ്റേർഡ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾക്ക് കണക്കാക്കുന്നത് അത്യാവശ്യമാണ്. കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ഇവിടെ കാണാം: 'എംജിസിവി' ഉള്ള കരുത്തുറ്റ / ക്ലസ്റ്റേർഡ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ കണക്കാക്കുന്നു .
- 'ബാം' ഫംഗ്ഷൻ ഉൾപ്പെടെ 'എംജിസിവി' പാക്കേജിലെ സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെന്റേഷനായി, official ദ്യോഗിക കരൺ മാനുവൽ പരിശോധിക്കുക: mgcv.pdf .
- ഈ റിസോഴ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ റോബസ്റ്റ്, ക്ലസ്റ്റേർഡ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകൾ എന്നിവ നൽകുന്നു, ഇത് ഗെയിം മോഡലുകളിൽ പ്രയോഗിക്കാം: R ഉള്ള കരുത്തുറ്റതും ക്ലസ്റ്റേർഡ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശകുകളും .