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になります。使い方の詳しい説明、利用事例等を見つけたら、順次追加予定です。
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 Implementation in R | Thomas W. Yee | Springer)
vgam {VGAM}
Fitting Vector Generalized Additive Models
ベクトル一般化加法モデル