Может ли моб функционировать в partykit для построения деревьев моделей с использованием регуляризованных линейных моделей, таких как регрессия гребня?

Question

Можно ли правильно использовать регуляризованные линейные или обобщенные линейные модели с функцией mob в partykit?

Я полагаю, что нулевая гипотеза тестов стабильности параметров, которые использует partykit, потребуется измените на нестандартный броуновский мост, потому что функция оценки больше не равна 0 для полного набора точек данных, а скорее смещена на градиент штрафного члена.

Answer 1

Да, это правильно. Тем не менее, я никогда не работал над этим в деталях, и что действительно нужно изменить, чтобы получить чистую функциональную центральную предельную теорему.

Одной из модификаций ad ho c будет просто вычесть среднее значение из вклады отдельных баллов, чтобы они снова обнулились. Я чувствую, что это должно сделать полученный тест немного более консервативным, так что, по крайней мере, вы находитесь на «правой стороне».

Другим решением было бы использование процедур условного вывода из ctree() вместо Параметры c Испытания на стабильность от mob(). Вы можете просто поставить estfun(model(...)) как ytrafo. Не стесняйтесь связаться с нами (Торстен, Хайди и я) по электронной почте для получения дополнительной информации и обсуждения.