m****o
发帖数: 467 | 1 我一直都是用SAS LOGISTIC regression做binary outcome 的数据分析 但这里有个问
题就是无论是LOGISTIC， GENMOD， GLIMMIX， 还是 NLIN， NLMIED，HPNLMOD， 都需
要LINK FUNCTION， 譬如 LOGIT， PROBIT， LOGLOG， CLOGLOG。貌似SEMI－
PARAMETRIC的分析不需要知道DISTRIBUTION 这是不是就说不需要LINK FUNCTION？要用
啥软件做这样的数据分析，R的NP PACKAGE行不行？SEMI－PARAMETRIC REGRESSION里里
有个SINGLE INDEX MODEL能用不？还是有其他更好的方法？
非常非常非常感谢！！！ |
m******r
发帖数: 1033 | |
m****o
发帖数: 467 | 3 因为我们的数据的原因, 我头儿一直对PARAMETRIC里面的ERROR有部分的ASSUMPTION有
困扰 所以他就让我这个半调子做SEMIN－PARAMETRIC的RESEARCH :(
【在 m******r 的大作中提到】
: 为什么想起做无参数，或是半参数的回归？
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m******r
发帖数: 1033 | 4 我原来翻过本书，比较难。Extending the Linear Model with R: Generalized
Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Second Edition (
Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
你要是从来没用过R, 估计上手比较难。
不过既然对所谓assumption不满， 干脆上树，森林。
你永远不用检查任何assumption |
a****e
发帖数: 150 | 5 link function是 link function. GEE其实就是一种semiparametric的方法. |
a****e
发帖数: 150 | 6 link function是 link function. GEE其实就是一种semiparametric的方法. |
a****e
发帖数: 150 | 7 link function是 link function. GEE其实就是一种semiparametric的方法. |
J*X
发帖数: 1001 | 8 Link function, semi-parametric, they are talking about different things.
It depends on the purpose of your model. If your major purpose is to make
prediction, go with those tons of machine learning models like someone said
above. |
