Gerald Girard
17 ఫిబ్రవరి 2025
GAM మోడళ్లలో ధృ dy నిర్మాణంగల ప్రామాణిక లోపాలను అంచనా వేయడానికి MGCV ప్యాకేజీని ఉపయోగించడం
క్లస్టర్డ్ డేటా తో వ్యవహరించేటప్పుడు గామ్ మోడళ్లలో బలమైన ప్రామాణిక లోపాల గణనను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. శాండ్విచ్ ప్యాకేజీ వంటి సాంప్రదాయిక పద్ధతులు GLM లకు ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి, అయితే MGCV ప్యాకేజీకి వేర్వేరు వ్యూహాలు అవసరం. నమ్మదగిన గణాంక అనుమానాన్ని నిర్ధారించడానికి, ఈ వ్యాసం బూట్స్ట్రాపింగ్ మరియు క్లస్టర్-రాబస్ట్ వ్యత్యాస అంచనాతో సహా వివిధ పరిష్కారాలను పరిశీలిస్తుంది. ఈ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ప్రజారోగ్య గణాంకాలు లేదా ఆర్థిక ప్రమాద నమూనాలను పరిశీలించేటప్పుడు తప్పు అనుమానాలను గీయకుండా ఉండటానికి సహాయపడుతుంది.