গ্যাম মডেলের জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান

Question

mgcv::gamসহায়তা পৃষ্ঠাটি পড়া :

আস্থা / বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলি কোনও লাগানো মডেল ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেওয়া কোনও পরিমাণের জন্য সহজেই উপলব্ধ are

তবে আমি আসলে এটি পাওয়ার কোনও উপায় অনুমান করতে পারি না। আমি ভেবেছিলাম predict.gamএকটি type=confidenceএবং একটি levelপ্যারামিটার হবে তবে তা হয় না। আপনি কীভাবে এটি তৈরি করতে পারেন আমাকে সহায়তা করতে পারেন?

Answer 1

সাধারণ পদ্ধতিতে:

p <- predict(mod, newdata, type = "link", se.fit = TRUE)

তারপরে নোট করুন যাতে পর্যবেক্ষণের জন্য পূর্বাভাসগুলির স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিযুক্ত pএকটি উপাদান রয়েছে । তারপরে আপনি আপনার পছন্দসই স্তরের উপযুক্ত মান দ্বারা এসই গুণিত করে সিআই গঠন করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ আনুমানিক 95% আত্মবিশ্বাস ব্যবধানটি গঠিত হয়:$se.fitnewdata

upr <- p$fit + (2 * p$se.fit)
lwr <- p$fit - (2 * p$se.fit)

$t$

মনে রাখবেন যে type = "link"আপনার কাছে গ্যাম বা ঠিক একটি এএম আছে তা আপনি বলবেন না এমন হিসাবে আমি ব্যবহার করি । গ্যামে, আপনাকে লিনিয়ার প্রেডিক্টরের স্কেলে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান তৈরি করতে হবে এবং তারপরে লিঙ্ক ফাংশনের বিপরীত প্রয়োগ করে প্রতিক্রিয়ার স্কেলে এটিকে রূপান্তর করতে হবে:

upr <- mod$family$linkinv(upr)
lwr <- mod$family$linkinv(lwr)

এখন নোট করুন যে এটি খুব আনুমানিক অন্তর। এছাড়াও এই ব্যবধানগুলি পূর্বাভাসিত মানগুলিতে পয়েন্ট-ওয়াইস এবং এগুলি যে মসৃণতা নির্বাচন সম্পন্ন হয়েছিল তা বিবেচনায় নেয় না।

প্যারামিটারগুলির উত্তরোত্তর বিতরণ থেকে সিমুলেশনের মাধ্যমে একযোগে আত্মবিশ্বাসের বিরতি গণনা করা যায়। আমার ব্লগে আমার একটি উদাহরণ আছে ।

আপনি যদি একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান চান যা স্মুথিং পরামিতিগুলির শর্তসাপেক্ষ নয় (যেমন আমরা বিবেচনা করি না এমন একটি বিবেচনায় নেয় তবে পরিবর্তে অনুমান করা যায়, মসৃণতার পরামিতির মানগুলি) unconditional = TRUEতবে predict()কলটিতে যোগ করুন।

এছাড়াও, আপনি যদি নিজে নিজে এটি না করতে চান তবে মনে রাখবেন যে এমজিসিভি-র নতুন সংস্করণগুলিতে একটি plot.gam()ফাংশন রয়েছে যা স্মুথগুলির প্লটগুলি এবং তাদের আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি তৈরি করতে ব্যবহৃত সমস্ত ডেটা সহ কোনও বস্তু ফেরত দেয়। আপনি কেবল plot.gam()কোনও আপত্তি থেকে আউটপুট সংরক্ষণ করতে পারেন

obj <- plot(model, ....)

এবং তারপরে পরিদর্শন করুন obj, যা মসৃণ প্রতি এক উপাদান সহ একটি তালিকা। যোগ seWithMean = TRUEকরার জন্য plot()কল আস্থা অন্তর যে স্নিগ্ধতা পরামিতি উপর শর্তাধীন নয় জন্য।

Comments

যুগপত সিআই এবং প্যারাম্যাট্রিক বুটস্ট্র্যাপ কোডের সাথে আরও কিছুটা জড়িত থাকে যদি আপনি কেবলমাত্র পয়েন্টওয়াইজ বিরতি দিয়ে দুর্দান্ত পেতে পারেন। যদি না হয় তবে আমি তাদের প্রত্যেকের জন্য আরও উদাহরণ সরবরাহ করতে পারি।

— মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন - জি সিম্পসন

উত্তরের জন্য +1। চিত্তাকর্ষক ব্লগ পোস্টটি সত্যই, আমি আমার গ্রাফিক্স দক্ষতা উন্নত করতে কিছু সময়ের জন্য এটি অধ্যয়ন করব।

— জোবোম্যান

কোনওভাবেই আমি সেই চিত্তাকর্ষক ব্লগ পোস্টটিতে অ্যাক্সেস পেতে পারি ( ucfagls.wordpress.com/2011/06/12/… )? বর্তমানে ব্লগে একটি লগইন প্রয়োজন।

— জেনোরোমা

@ জেনোরামা আমি আমার ব্লগটি ওয়ার্ডপ্রেস থেকে দূরে সরিয়ে নিয়েছি এবং এক বছর যাবত সমস্ত ইউআরএল-এর জন্য নতুনটিতে পুনঃনির্দেশের জন্য অর্থ প্রদান করেছি তবে আমি সম্প্রতি সেই লসটি ছেড়ে দিয়েছি। এর জন্যে দুঃখিত. আমি নতুন লিঙ্কটিতে সম্পাদনা করেছি এবং এর জন্য লগইন প্রয়োজন হয় না। (লগইনটি একই পোস্টের দুটি অনুলিপি এড়ানোর জন্য এবং আমি এখনও ওয়ার্ডপ্রেস সাইট থেকে পৃষ্ঠাগুলি মুছে ফেলতে খুব অলস হয়েছি))

— পুনর্নির্মাণ মনিকা - জি। সিম্পসন

আসল ব্লগ পোস্টের (এই প্রশ্নোত্তর সম্পাদনার ইতিহাস দেখুন) একযোগে অন্তর তৈরি করার পদ্ধতিতে মৌলিক ত্রুটি ছিল। উত্তরের বর্তমান (ডিসেম্বর ২০১ of) সংস্করণে থাকা লিঙ্কটি একই সাথে একযোগে অন্তরকে গণনা করে।

— মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন - জি সিম্পসন

Answer 2

আপনি যদি কেবল তাদের প্লট করতে চান তবে plot.gamফাংশনটির ছায়া রয়েছে যা ছায়ার যুক্তি ব্যবহার করে আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলিতে ডিফল্ট। gam.vcompঅন্তর অন্তর পেতে জন্য দেখুন ।

Answer 3

প্যাকেজটি mgcv(গামের চেয়ে নতুন) সহজেই বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলি প্লট করে। এই বায়েশিয়ান পদ্ধতির আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলির চেয়ে পৃথক, তবে সংখ্যাসূচক সিমুলেশনগুলি যেমন দেখিয়েছে ( ম্যাগরা এবং উডের কাগজটি এমজিসিভিতে যুক্ত) দেখুন ফলাফল প্রায় একই রকম ।

Comments

+1 মার্রা অ্যান্ড উডের কাগজের একটি প্রধান ফলাফল হ'ল তারা যখন নায়কা'র বোধগম্য অভিজ্ঞতা / আচরণকে " অবিচ্ছিন্নভাবে " আস্থাভাজন হিসাবে বিবেচনা করে তখন বুদ্ধিদীপ্ত বায়স বিশ্বাসযোগ্য অন্তরগুলিতে কেন খুব অসাধারণ ঘনঘনবাদী ব্যাখ্যা / আচরণ করে তা বিকাশ করে । আপনি কোনও বেইশিয়ান বা ঘনঘনবাদী পদ্ধতিতে এবং এর দ্বারা বর্ণিত কভারেজ সম্পত্তিকে অন্তরগুলি চিকিত্সা করতে পারেন$1-\alpha$অন্তর অন্তর ধারণ করে।

— মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন - জি সিম্পসন