समझौता GLM $ बच और resid (GLM)

Question

आप मुझे बता सकते क्या GLM $ बच और resid (GLM) द्वारा दिया जाता है जहां GLM एक quasipoisson वस्तु है। जैसे मैं उन्हें glm $ y और glm $ linear.predictors का उपयोग करके कैसे बनाऊंगा।

GLM $ बच

n missing unique Mean  .05  .10 .25 .50  .75  .90  .95 

37715 10042 2174 -0,2574 -2,7538 -2,2661 -1,4480 -0,4381 0,7542 1,9845 2,7749

न्यूनतम: -4,243 -3,552 -3,509 -3,481 -3,464 उच्चतम : 8,195 8,319 8,592 9,089 9,416

resid (GLM)

n missing  unique  Mean  .05  .10  .25 
37715   0  2048 -2.727e-10 -1.0000 -1.0000 -0.6276 
    .50  .75  .90  .95 

-0,2080 0,4106 1,1766 1,7333

न्यूनतम: -1,0000 -0,8415 -0,8350 -0,8333 -0,8288 उच्चतम: 7,2491 7,6110 7,6486 7,9574 10,1932

Answer 1

कॉलिंग अवशेष (मॉडल) विचलन अवशेषों के लिए डिफ़ॉल्ट होगा, जबकि मॉडल $ resid आपको कामकाजी अवशेष देगा। लिंक फ़ंक्शन के कारण, मॉडल अवशिष्ट क्या है इसकी कोई भी परिभाषा नहीं है। विचलन, काम करने, आंशिक, पियरसन, और प्रतिक्रिया अवशेष हैं। क्योंकि ये केवल औसत संरचना (भिन्नता नहीं) पर भरोसा करते हैं, इसलिए क्वाइस्पोइसन और पोइसन के अवशेषों का एक ही रूप होता है।आप जानकारी के लिए residuals.glm समारोह पर एक नज़र ले जा सकते हैं, लेकिन यहाँ एक उदाहरण है:

counts <- c(18,17,15,20,10,20,25,13,12) 
outcome <- gl(3,1,9) 
treatment <- gl(3,3) 
glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family=quasipoisson()) 
glm.D93$resid 


#working 
resid(glm.D93,type="working") 
(counts - glm.D93$fitted.values)/exp(glm.D93$linear) 

#deviance 
resid(glm.D93,type="dev") 
fit <- exp(glm.D93$linear) 
poisson.dev <- function (y, mu) 
    sqrt(2 * (y * log(ifelse(y == 0, 1, y/mu)) - (y - mu))) 
poisson.dev(counts,fit) * ifelse(counts > fit,1,-1) 

#response 
resid(glm.D93,type="resp") 
counts - fit 

#pearson 
resid(glm.D93,type="pear") 
(counts - fit)/sqrt(fit) 

Answer 2

मैं प्वाइजन और अर्ध प्वाइजन के बारे में पर्याप्त जानकारी नहीं है गहराई में आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए वितरित (यानी एक सटीक समीकरण जो चर का उपयोग मॉडल के उपयोग से अवशेषों में परिवर्तित करेगा), लेकिन अगर किसी भी भ्रम के कारण अवशिष्ट प्रकारों का उपयोग किया जा रहा है और क्यों दो आदेश एक अलग उत्तर देते हैं, तो यह मदद कर सकता है:

अवशेष() आर में "विचलन" प्रकार के लिए डिफ़ॉल्ट है। हालांकि, glm() $ अवशिष्ट वेक्टर को अलग-अलग अवशेष निर्दिष्ट करता है।

यदि आप अर्ध-पोइसन परिवार का उपयोग कर रहे हैं, तो glm() कामकाजी प्रकार के अवशेषों को आवंटित करेगा, जबकि, resid() विचलन प्रकार को डिफ़ॉल्ट के रूप में देता है।

इस आज़माने के लिए, आप का उपयोग कर सकते हैं:

resid (GLM, type = "काम कर")

और

GLM $ बच

और आपको वही उत्तर देना चाहिए (कम से कम, यह नमूना डेटासेट पर किया गया था I एसईडी)।

आर के अनुसार, काम कर बच रहे हैं: "IWLS के अंतिम चरण में बच फिट"

यदि आप पुस्तक को देखने के: "सामान्यीकृत रैखिक मॉडल और एक्सटेंशन" (हार्डिन और Hilbe द्वारा) गूगल पुस्तकें पर , आप धारा 4.5 तक पहुंच सकते हैं जो विभिन्न प्रकार के अवशेषों को समझाता है।