Lazo sobre el modelo de regresión binomial negativa

8

¿Hay alguna forma de que pueda realizar LASSO con regresión binomial negativa en R? Estoy realizando una regresión binomial negativa en mi conjunto de datos porque los datos están demasiado dispersos para imponer la regresión de Poisson. Mientras tanto, también me enfrento a un problema de multicolinealidad. Ya intenté usar glmnetcon family = poisson, pero los datos no se ajustan muy bien (tanto para alpha = 0 como alpha = 1) ... Sinceramente, no sé qué hacer para analizar este gran lío de datos: /

gracias

EDITAR: aquí está la tabla de varianza-covarianza del ajuste binomial negativo

       8.392729e+18  1.239178e+06  -3.624090e+05  1.896258e+17  -3.702521e+17
       1.239178e+06  1.119052e-04   5.201989e-06 -1.877590e+05  -2.558095e+05
      -3.624090e+05  5.201989e-06   5.179343e-06 -8.021543e+04  -1.436381e+05
       1.896258e+17 -1.877590e+05  -8.021543e+04  2.193290e+17   6.413947e+16
      -3.702521e+17 -2.558095e+05  -1.436381e+05  6.413947e+16   2.142183e+17
r regression generalized-linear-model Jin-Dominique
fuente
1
Creo que querrás llevar este a Stack Overflow .
Nick Stauner
1
Para ser honesto, no estoy seguro de si esta pregunta será sobre el tema en SO; es posible que desee preguntar en el servidor de listas de r-help .
gung - Restablece a Monica
1
Esta pregunta parece estar fuera de tema porque se trata de si un análisis en particular se puede ejecutar en R.
gung - Reinstalar a Monica
44
también va a ser golpeado en SO porque es solo un "¿cómo puedo?" pregunta, en lugar de una pregunta de programación específica ... ¿Puedes dar un poco más de contexto? Me sentiría tentado a hacer un ajuste cuasi-Poisson (es decir, ajustar el modelo como un lazo de Poisson, por ejemplo, con el glmnetpaquete, luego hacer un ajuste post hoc a los errores estándar de los parámetros en función de la desviación residual estimada ...)
Ben Bolker
1
¿Has probado un modelo cuasipoisson entonces? Según la descripción muy vaga, creo que su problema sustantivo probablemente tenga que ver con un problema de singularidad. Muéstranos lo que vcov(fit)da, fitsiendo tu objeto glm.
AdamO

Respuestas:

5

El mpathpaquete en R proporciona LASSO y otros métodos penalizados para binomio negativo y binomio negativo inflado a cero , como se ha señalado en una página de validación cruzada más reciente . Sin embargo, una respuesta en esa página indica cierta dificultad en el uso mpath. Una publicación reciente ilustra una aplicación del mpathpaquete; una viñeta en el paquete R reproduce el análisis de datos de esa publicación.

EdM
fuente