Lasso zum negativen binomialen Regressionsmodell

Gibt es überhaupt eine Möglichkeit, LASSO mit negativer Binomialregression auf R durchzuführen? Ich führe eine negative binomiale Regression für meinen Datensatz durch, da die Daten zu verteilt sind, um eine Poisson-Regression zu erzwingen. Inzwischen stehe ich auch vor einem Multikollinearitätsproblem. Ich habe bereits versucht, glmnetmit zu arbeiten family = poisson, aber die Daten passen nicht sehr gut (sowohl für Alpha = 0 als auch für Alpha = 1) ... Ich weiß ehrlich gesagt nicht, was ich tun soll, um dieses große Datengewirr zu analysieren: /

Vielen Dank

EDIT: Hier ist die Varianz-Kovarianz-Tabelle der negativen Binomialanpassung

       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
quelle

Ich denke, Sie möchten diesen zu Stack Overflow bringen .

— Nick Stauner

Um ehrlich zu sein, bin ich mir nicht sicher, ob diese Frage überhaupt auf SO zum Thema steht. Vielleicht möchten Sie auf der R-Hilfe-Listenserver nachfragen .

— Gung - Reinstate Monica

Diese Frage scheint nicht zum Thema zu gehören, da es darum geht, ob eine bestimmte Analyse in R.

— Gung - Reinstate Monica durchgeführt werden kann

es wird auch auf SO gehämmert, weil es nur ein "wie kann ich?" Frage, anstatt eine bestimmte Programmierfrage ... Können Sie etwas mehr Kontext geben? Ich wäre versucht, eine Quasi-Poisson-Anpassung durchzuführen (dh das Modell als Poisson-Lasso anzupassen, z. B. mit dem glmnetPaket, und dann eine Post-hoc- Anpassung der Standardfehler der Parameter basierend auf der geschätzten Restabweichung vorzunehmen ...)

— Ben Bolker

Haben Sie damals ein Quasipoisson-Modell ausprobiert? Aufgrund der sehr vagen Beschreibung denke ich, dass Ihr inhaltliches Problem wahrscheinlich mit einem Singularitätsproblem zu tun hat. Zeigen Sie uns, was das vcov(fit)gibt, fitals Ihr glm-Objekt.

— AdamO

LASSO und andere bestrafte Methoden für negatives Binomial und null aufgeblasenes negatives Binomial werden vom mpathPaket in R bereitgestellt , wie auf einer neueren Seite von Cross Validated vermerkt wurde . Eine Antwort auf dieser Seite weist jedoch auf einige Schwierigkeiten bei der Verwendung hin mpath. Eine kürzlich erschienene Veröffentlichung zeigt eine Anwendung des mpathPakets. Eine Vignette im R-Paket gibt die Datenanalyse dieser Veröffentlichung wieder.

— EdM
quelle