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DispersionEstimatorFunction

一般化された線形モデルフィット関数のオプションで，分散パラメータの推定法を指定する．

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DispersionEstimatorFunction

DispersionEstimatorFunction

一般化された線形モデルフィット関数のオプションで，分散パラメータの推定法を指定する．

詳細

  • DispersionEstimatorFunctionは，GeneralizedLinearModelFit，LogitModelFit，ProbitModelFitのオプションである．
  • DispersionEstimatorFunction->"PearsonChiSquare"とすると，推定法はとなる．ただし， はデータ点の数， はパラメータの数， は分布の分散関数である．
  • DispersionEstimatorFunction->Automaticとすると，次の推定法が使われる．
  • "Binomial"1
    "Gamma"
    "Gaussian"
    "InverseGaussian"
    "Poisson"1
    "QuasiLikelihood"
  • デフォルトではない値を使って"Binomial"および"Poisson"モデルにおける過分散のモデル化を行うことができる．
  • DispersionEstimatorFunction->f と設定すると，一般的な分散は f[y,,w]で推定される．ただし，y={y1,y2,…}は観察値のリスト，={,,…}は予測値のリスト，w={w1,w2,…}は測度 yiの重みのリストである．

例題

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例  (2)

ピアソン(Pearson)の を使用してポアソン(Poisson)モデルをフィットすることで分散を推定する：

Wolfram Language code: m = GeneralizedLinearModelFit[{...}, x, x, ExponentialFamily -> "Poisson", DispersionEstimatorFunction -> "PearsonChiSquare"]

デフォルトの分散推定値を使ってパラメータ共分散行列を計算する：

Wolfram Language code: m["CovarianceMatrix"]//MatrixForm

フィット後に共分散を照会する際の分散推定量を設定する：

Wolfram Language code: m = GeneralizedLinearModelFit[{...}, x, x, ExponentialFamily -> "Poisson"]

平均二乗誤差によって分散を推定する：

Wolfram Language code: m["CovarianceMatrix", DispersionEstimatorFunction -> (Mean[(#1 - #2) ^ 2]&)]//MatrixForm

スコープ  (2)

FittedModel内で推定を定義する：

Wolfram Language code: data = {{1, 1}, {2, 1}, {3, 4}, {5, 6}};
Wolfram Language code: m = GeneralizedLinearModelFit[data, x, x, ExponentialFamily -> "Poisson"]
Wolfram Language code: m["CovarianceMatrix"]
Wolfram Language code: m["CovarianceMatrix", DispersionEstimatorFunction -> (2&)]
Wolfram Language code: m["CovarianceMatrix", DispersionEstimatorFunction -> "PearsonChiSquare"]
Wolfram Language code: m["CovarianceMatrix", DispersionEstimatorFunction -> (Mean[(#1 - #2) ^ 2]&)]

ロジットモデルをフィットする：

Wolfram Language code: data = {{1, 0}, {1, 1}, {1, 1}, {2, 0}, {2, 0}, {2, 1}, {2, 1}, {2, 1}, {2, 1}};
Wolfram Language code: logit = LogitModelFit[data, x, x]

誤差の平方の和で分散を推定する：

Wolfram Language code: logit["EstimatedDispersion", DispersionEstimatorFunction -> (Total[(#1 - #2) ^ 2]&)]

プロビットモデルをフィットする：

Wolfram Language code: probit = ProbitModelFit[data, x, x]

平均平方誤差で分散を推定する：

Wolfram Language code: probit["EstimatedDispersion", DispersionEstimatorFunction -> (Mean[(#1 - #2) ^ 2]&)]
Wolfram Research (2008), DispersionEstimatorFunction, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/DispersionEstimatorFunction.html.

テキスト

Wolfram Research (2008), DispersionEstimatorFunction, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/DispersionEstimatorFunction.html.

CMS

Wolfram Language. 2008. "DispersionEstimatorFunction." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/DispersionEstimatorFunction.html.

APA

Wolfram Language. (2008). DispersionEstimatorFunction. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/DispersionEstimatorFunction.html

BibTeX

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BibLaTeX

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