Как видно из заголовка, мне интересно, какое точное влияние определения весов имеет пакет gl mnet для R.
Я работаю с данными опроса, которые содержат расчетные веса, чтобы исправить их. низкая / высокая вероятность того, что определенный человек будет выбран. Я (также) оцениваю модель взвешенных наименьших квадратов (WLS), в которой веса умножаются на сумму квадратов невязок: Сторона Wiki для WLS
В чем я не уверен about - это где в целевой функции веса применяются в пакете gl mnet. В виньетке для gl mnet авторы указывают целевую функцию следующим образом: ссылка на виньетку , в которой термин "w_i" умножается на сумму квадратов невязок. Авторы (как мне кажется) не указывают, являются ли эти w весами, но я предполагаю, что они есть. Поэтому мне кажется, что это похоже на WLS только с дополнительным сроком наказания. Однако я не думаю, что ясно, совпадают ли эти w с аргументом веса для функции gl mnet ().
Мой вопрос: являются ли веса в аргументе веса для gl * 1022? * () умножить на сумму квадратов остатков? Если нет, то что делает аргумент?
И дополнительный вопрос: как лучше всего иметь дело с весами (или другими весами) дизайна опроса в лассо или эласти c net - если они будут умножить на сумму квадратов невязок, срок наказания или, возможно, оба?
Заранее спасибо!
Фредерик