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一般化線形モデル周りのRのパッケージと関数まとめ

(GLM、GLMM周りを中心に)統計モデリングのためのパッケージと関数のメモ 使い方の詳しい説明、利用事例等を見つけたら、順次追加予定

lm {stats} Fitting Linear Models

線形モデル

nls {stats} Nonlinear Least Squares

非線形モデル

glm {stats} Fitting Generalized Linear Models

一般化線形モデル。線形回帰、ロジスティクス回帰、ポアソン回帰等の推定が可能。 cv.glm {boot}でクロスバリデーションを実行可能

glm.nb {MASS} Fit a Negative Binomial Generalized Linear Model

負の二項分布を仮定する場合の一般化線形モデル

gam {mgcv} Generalized additive models with integrated smoothness estimation

一般化加法モデル

gamm {mgcv} Generalized Additive Mixed Models

一般化加法混合モデル

plm {plm} Panel Data Estimators

パネルデータに対する線形モデル

polr {MASS} Ordered Logistic or Probit Regression

順序ロジット。プロビットモデルも可。polrは比例オッズモデルから来ている

mlogit {mlogit} Multinomial logit model

多項ロジットモデル。プロビットモデルも利用可能。(Kenneth Train’s exercises using the mlogit package for R

mnlogit {mnlogit} Fast estimation of multinomial logit models

多項ロジットモデル。パッケージ作者による詳しい説明あり(Fast Estimation of Multinomial Logit Models: R Package mnlogit

npmlt {mixcat} Mixed effects cumulative link and logistic regression models

多項ロジットモデル

multinom {nnet} Fit Multinomial Log-linear Models

多項ロジットモデル

gmnl {gmnl} Estimate Multinomial Logit Models with Observed and Unobserved Individual Heterogeneity.

多項ロジットモデル。詳しい説明はこちら(gmnl package in R - Mauricio Sarrias

lmer {lme4} Fit Linear Mixed-Effects Models

線形混合モデル。ランダム効果を複数指定可能。Journal of Statistical Softwareにパッケージの詳しい説明あり(Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4 | Bates | Journal of Statistical Software

glmer {lme4} Fitting Generalized Linear Mixed-Effects Models

一般化線形混合モデル。ランダム効果を複数指定可

nlmer {lme4} Fitting Nonlinear Mixed-Effects Models

非線形混合モデル

glmer.nb {lme4} Fitting GLMM’s for Negative Binomial

負の二項分布を仮定する場合の一般化線形混合モデル

glmmML {glmmML} Generalized Linear Models with random intercept

一般化線形混合モデル。ランダム効果は一つのみ指定可

glmnet {glmnet} fit a GLM with lasso or elasticnet regularization

lasso、ridge、elastic netによる正則化付き一般化線形モデル。線形回帰、ポアソン回帰、(多項)ロジスティクス回帰等の推定が可能。group lassoなども追加されてきている。cv.glmnet {glmnet}でクロスバリデーションを実行可能

glmreg {mpath} fit a GLM with lasso (or elastic net), snet or mnet regularization

正則化付き一般化線形モデル。lasso、scad、mcpなどを用いることができる
cv.glmreg {mpath}でクロスバリデーションを実行可能

zeroinfl {pscl} Zero-inflated Count Data Regression

Zero-inflatedモデル

vglm {VGAM} Fitting Vector Generalized Linear Models

ベクトル一般化線形モデル。Version 1.0-1の時点で「Currently only fixed-effects models are implemented, i.e., no random-effects models.」ということで、ランダム効果は考慮できない。Springerの本をもとにしている(Vector Generalized Linear and Additive Models - With an | Thomas W. Yee | Springer

vgam {VGAM} Fitting Vector Generalized Additive Models

ベクトル一般化加法モデル