Emmeans Не могу обработать объект класса bigglm в R

Я использую функцию «bigglm» в R, и я также хотел бы использовать функцию «emmeans» для проведения апостериорного анализа и построения графиков. Однако функция emmeans не может обрабатывать объект класса bigglm.

Есть ли способ построить объект класса "glm" из класса "bigglm"?

Вот пример

library(biglm)
library(emmeans)
data(trees)
trees$f <- factor(rep(c("A","B"),length.out = nrow(trees)))
ff <-log(Volume)~f

a <- glm(ff,data=trees)
summary(a)
emmeans(a,~f)

b <- bigglm(ff,data=trees, chunksize=10)
summary(b)
emmeans(b,~f)

Заранее спасибо.

Возможно, функция emmobj() может быть использована для создания того, что вам нужно, если вы сможете получить необходимую информацию (коэффициенты, ковариации и т. д.)

Russ Lenth 12.09.2018 18:22

Идеально!! Большое тебе спасибо!!

Diego Pujoni 13.09.2018 19:57

Будьте осторожны с аргументом linfct - его сложнее всего понять, потому что он представляет собой кодирование контраста для каждого узла в опорной сетке.

Russ Lenth 14.09.2018 01:07

Да, я застрял в этом аргументе, потому что мне не удалось извлечь (или вывести) линейную комбинацию bhat для каждой комбинации уровней. Кроме того, я не знаю, что делать, если у меня есть непрерывная переменная-предиктор.

Diego Pujoni 15.09.2018 02:34

Может быть, подогнать ту же модель к подмножеству данных, используя lm(), а затем получить emmeans(...)@linfct. Но ваше подмножество должно включать все комбинации факторов.

Russ Lenth 15.09.2018 02:55

Пожалуйста, посмотрите мой ответ для одного обходного пути. Еще одна функция - qdrg() (быстрая и грязная справочная сетка), которую я только что добавил в пакет. Доступен с github - github.com/rvlenth/emmeans

Russ Lenth 17.09.2018 19:13
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
6
258
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Оказывается, объекты biglm и bigglm очень похожи на объекты lm и glm, с небольшими изменениями в их структуре. Получается, что все, что нам нужно сделать, это заставить emmeans думать, что это один из них. Вот утилита для этого:

as.glm = function(mod) {
    mod$coefficients = coef(mod)
    mod$df.residual = mod$df.resid
    class(mod) = c(class(mod), "glm", "lm")
    mod
}

Теперь получаем:

> emmeans(as.glm(b), "f")
 f   emmean        SE  df asymp.LCL asymp.UCL
 A 3.288124 0.1337527 Inf  3.025974  3.550275
 B 3.256313 0.1381392 Inf  2.985565  3.527061

Confidence level used: 0.95

Другие вопросы по теме