Пошаговые формулы на основе _R_ кодов для GLM и GLMM

Question

Я знаю, как совместить обобщенные линейные модели ( GLM ) и обобщенные линейные смешанные модели ( GLMM ) с glm и glmer из пакета lme4 в R . Будучи студентом-статистиком, я заинтересован в том, чтобы научиться подбирать GLM и GLMM , следуя пошаговым формульным базам R кодов. Я был бы очень признателен, если бы вы указали какой-либо ресурс и / или ссылку на этот счет. Заранее спасибо.

РЕДАКТИРОВАТЬ

Я бы хотел сделать GLM и GLMM шаг за шагом, используя формулу, как мы LM , используя матричный подход. Существует ли какая-либо книга или учебник по R , в которых используется этот подход? Спасибо

Answer 1

Это может помочь
** Пуассоновская регрессия: GLM **
* Предлагаемое чтение: Введение в обобщенную линейную модель, Аннетт Добсон, 2-е издание, глава 4, раздел 4.3 и 4.4 *

library(MASS)
poisreg = function(n, b1, y, x1, tolerence) {  # n is the number of iteration   
  x0 = rep(1, length(x1))   
  x = cbind(x0, x1)  
  y = as.matrix(y)  
  w = matrix(0, nrow = (length(y)), ncol = (length(y)))  
  b0 = b1  
  result = b0
  for (i in 1:n) {  
    mu = exp(x %*% b0)     
    diag(w) = mu  
    eta = x %*% b0  
    z = eta + (y - mu) * (1/mu)   # dot product of (y - mu) & (1/mu)   
    xtwx = t(x) %*% w %*% x  
    xtwz = t(x) %*% w %*% z  
    b1 = solve(xtwx, xtwz)  
    if(sqrt(sum(b0 - b1)^2) > tolerence) (b0 <- b1)  
    result<- cbind(result,b1) # to get all the iterated values  
  }  
  result  
}
x1 <- c(-1,-1,0,0,0,0,1,1,1) # x1 is the explanatory variable 
y<- c(2,3,6,7,8,9,10,12,15)  # y is the dependent variable
b1 = c(1,2) # initial value  
poisreg (10, b1, y, x1, .001)   # Nicely converge after 10 iterations  
glm(y~x1, family=poisson(link="log"))   # check your result with the R GLM program

Answer 2

«Компаньон R в прикладной регрессии» Фокса и Вайсберга содержит превосходное руководство в главе 8, на примере логистической регрессии.В книге также рассказывается о том, как создавать функции модели в целом с объектами S3 и S4.В частности, у него есть хорошие ответы на недавний вопрос, который я задавал о моделировании - Каковы основные компоненты и функции для стандартных объектов модели в R? .