VGAM pachet pentru R

Source: http://www.stat.auckland.ac.nz/~yee/VGAM/

VGAM pachet pentru R se potriveşte vector generalizate liniare şi modele de aditiv (VGLMs / VGAMs), precum şi a redus-rang VGLMs (RR-VGLMs) şi pătratice RR-VGLMs (QRR-VGLMs), şi pot fi obţinute de mai jos. Este un program general pentru estimarea probabilităţii maxime, şi centre de pe cele şase funcţii S vglm (), vgam (), rrvglm (), cqo (), CaO () şi rcam (). VGAM pot potrivi modelelor de regresie la următoarele date tipuri:

• Categoric răspuns
  • Nominal
    • Multinomial model logit,
    • Modelul stereotip (redus de rang modelul logit multinomial),
    • Comandate categorii modelul,
  • Ordinal
    • Proporţional Cote model (modelul logit cumulative),
    • Proporţional pericole model (modelul cloglog cumulative),
    • Modelul raportului Continuarea (model logit secvenţială),
    • Oprirea model de raport,
  • Alţii
    • Terry Bradley model (cu şi fără legături; interceptare numai),
• Cuantila şi expectile regresie
  • Metoda LMS - de exemplu, pentru intervale de referinţă legate de varsta (Box-Cox la normal, Box-Cox la gamma, Yeo-Johnson la distribuţii normale),
  • Mai mici patrate asimetric (regresie expectile), de exemplu, de normal, Poisson, binomială, exponenţială,
  • Asimetric Laplace de distribuţie,
  • Gumbel, GEV, modele GPD - pentru datele valoare extremă,
• Redusă rang VGLMs
  • de exemplu, RR-multinomial (aka modelul stereotipul), RR-Gauss, etc
  • Goodman RC model de asociere pentru ambele sensuri, tabele
  • Patratice RR-VGLMs pentru coordonarea patratice limitate (CQO ; denumita anterior canonice Gaussian coordonare sau CGO)
  • Coordonarea aditiv Limitată (CAO)
  • RR-AR pentru serii de timp
• Întâmplare-efecte modele binomială
  • Beta-binomială modelul - pentru teratologice / toxicologice de date,
  • Beta-geometrice model de - pentru pui de date,
• Răspunsurile bivariate binare
  • Modelul bivariate logistic (bazat pe odds ratio)
  • Modelul probit bivariate (bazate pe distribuţia normală bivariate)
• Generalizate ecuaţii estimarea
  • Log-liniară model pentru răspunsuri binare bi-/tri-variate
• Zero-umflate, zero-modificat (gard) şi pozitive distribuţiile
  • zero umflate Poisson, binomială binom, negativ, geometrice,
  • zero modificate Poisson, binomială binom, negativ,
  • pozitiv Poisson, binomială binom, negativ, normal,
• Multivariate de regresie
  • Vector aditivului modelul
  • Regresii aparent independenţi (SUR),
• Regresie neliniare (prin algoritmul Gauss-Newton)
  • Michaelis-Menten modelului,
  • Regresie exponenţială (nu distribuite încă),
  • Multivariate modelelor neliniare de regresie (nu funcţionează încă),
• Standard univariată şi distribuţiile bivariate

  Cauchy (1- şi 2-parametru)	exponenţială	geometric
  normal	binomială negativă	Weibull
  zeta	logaritmică serie	inversă gaussian
  Student t	chisquare	Pareto (şi trunchiat Pareto)
  Haight lui zeta	Erlang	Borel-Tanner
  log-gamma	generalizate Poisson	inversă binomială
  hiperbolic secantă	reciproce invers gaussian	univariate simplex
  logistic (1 - şi 2-parametru)	gamma	beta (2 parametrizari)
  lognormal	oblic normală	Leipnik
  Percepe	Weibull	generalizate beta al II-lea
  Singh-Maddala	Dagum	Fisc
  beta al II-lea	Lomax	inversă Lomax
  paralogistic	inversă paralogistic	Rayleigh
  Maxwell	Nakagami	beta-prim
  McKay bivariate gamma	generalizate gamma	Freund (1961) exponenţială bivariate
  F de distribuţie	hipergeometrică	McCullagh lui (1989) de distribuţie
  Frechet	4-parametru bilogistic	Frank bivariate de distribuţie
  von Mises	Birnbaum-Saunders	generalizate beta (Libby şi Novick, 1982)
  Zipf de distribuţie	secvenţiale binomială	dublu exponenţială binomială
  Plackett lui bivariate de distribuţie	Orez	Inverse binomială
  Kumaraswamy	Pliat normală	Felix
  Asimetric Laplace

• Distribuţii nestandarte
  • Dirichlet, Dirichlet-multinomial
  • Date genetice, - de exemplu, AB-AB-O, AB-Ab-aB-AB, grupe de sânge,
  • Detalii de cenzurat, - de exemplu, normal, Tobit model, Gumbel, exponenţială,
  • Regresie robust, - de exemplu, Huber,
  • Circulara, - de exemplu, cardioid,
• Nu a facut-o inca:
  • GEE1 pentru date binare corelate,
  • Detalii de circular - de exemplu, învelite-normală, învelite-Cauchy (nu distribuite încă),
  • Detalii de sferică (dar nici unul nu încă),
  • Binom (n, p) - în cazul în care p este cunoscut, dar n necunoscute,

  Aici este VGAM de referinţă card.pdf (140k) (Ultima actualizare: 2011-11-04).

  Pentru un rezumat al VGAM click aici
  Aici este un rezumat mai mare de VGAM : VGAM.pdf (1,5 Mb).
  

  Utilizatorii pot scrie propriile lor VGAM funcţia de familie pentru a rezolva propriile probleme. New VGAM funcţii de familie sunt scrise tot timpul.

  NOTĂ: În acest stadiu, vglm (), vgam (), şi rrvglm () sunt destul de bine funcţionează. Funcţiile cqo () (temporar bug) şi CaO () şi rcam () au limitat funcţionalitate. Multe din funcţiile sale metode de lucru prea. Există doar un număr limitat de fişiere va ajuta! Există o serie de îmbunătăţiri încă urmează să fie adăugate. Există o serie de bug-uri (în special de a face cu unele funcţii de familie) --- va rugam sa trimiteti la rapoarte de erori.

  VGAMs sunt descrise în Yee şi Wild (1996), JRSSB 58 : 481-493. Dacă utilizaţi acest software vă rugăm să citat din acest fişier BibTeX.

  Software-ul, care este gratuit, este format din R, 77 FORTRAN şi funcţiile ANSI C. Un număr limitat de documente PDF este disponibil. Doar un seturi de câteva date au fost incluse (R versiune numai), şi unele funcţii de familie de mai sus nu sunt distribuite încă. În prezent, VGAM este disponibil la CRAN. Acesta ruleaza sub R 2.10.x sau mai mare. VGAM este scris în versiunea 4 a limbii S (Chambers, 1998).

  Pentru a descărca VGAM click aici