Lasso sur le modèle de régression binomiale négative

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Existe-t-il de toute façon que je peux exécuter LASSO avec une régression binomiale négative sur R? J'effectue une régression binomiale négative sur mon ensemble de données car les données sont trop dispersées pour imposer une régression de poisson. Pendant ce temps, je suis également confronté à un problème de multicolinéarité. J'ai déjà essayé d'utiliser glmnetavec family = poisson, mais les données ne correspondent pas très bien (pour alpha = 0 et alpha = 1) ... Honnêtement, je ne sais pas quoi faire pour analyser ce gros gâchis de données: /

Merci

EDIT: voici le tableau variance-covariance de l'ajustement binomial négatif

       8.392729e+18  1.239178e+06  -3.624090e+05  1.896258e+17  -3.702521e+17
       1.239178e+06  1.119052e-04   5.201989e-06 -1.877590e+05  -2.558095e+05
      -3.624090e+05  5.201989e-06   5.179343e-06 -8.021543e+04  -1.436381e+05
       1.896258e+17 -1.877590e+05  -8.021543e+04  2.193290e+17   6.413947e+16
      -3.702521e+17 -2.558095e+05  -1.436381e+05  6.413947e+16   2.142183e+17
r regression generalized-linear-model Jin-Dominique
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Je pense que vous voudrez prendre celui-ci dans Stack Overflow .
Nick Stauner
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Pour être honnête, je ne sais pas si cette question sera même sur le sujet sur SO; vous pouvez demander sur la liste de diffusion r-help .
gung - Réintégrer Monica
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Cette question semble être hors sujet car il s'agit de savoir si une analyse particulière peut être exécutée dans R.
gung - Reinstate Monica
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ça va aussi être martelé sur SO parce que c'est juste un "comment puis-je?" question, plutôt qu'une question de programmation spécifique ... Pouvez-vous donner un peu plus de contexte? Je serais tenté de faire un ajustement quasi-Poisson (c'est-à-dire ajuster le modèle comme un lasso de Poisson, par exemple avec le glmnetpackage, puis faire un ajustement post hoc aux erreurs standard des paramètres en fonction de la déviance résiduelle estimée ...)
Ben Bolker
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Avez-vous essayé un modèle quasipoisson? Sur la base de la description très vague, je pense que votre problème de fond a probablement à voir avec un problème de singularité. Montrez-nous ce que cela vcov(fit)donne, fitétant votre objet glm.
AdamO

Réponses:

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LASSO et d'autres méthodes pénalisées pour le binôme négatif et le binôme négatif gonflé à zéro sont fournis par le mpathpackage en R, comme cela a été noté sur une page plus récente de validation croisée . Cependant, une réponse sur cette page indique une certaine difficulté d'utilisation mpath. Une publication récente illustre une application du mpathpackage; une vignette dans le package R reproduit l'analyse des données de cette publication.

EdM
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