ExponentialFamily
GeneralizedLinearModelFitのオプションで,モデルの
詳細
- ExponentialFamilyは,でモデル
化 される独立 した観測 値 の予測 される分布 を明記 する. 指数 分布 族 の密度 関数 は,関数 ,,,,確 率 変数 ,正 準 パラメータ ,分散 パラメータ について の形式 で書 くことができる.- パラメータ
分布 の可能 な値 には"Binomial","Poisson","Gamma","Gaussian","InverseGaussian"がある. 観察 された応答 は次 のようなパラメータ分布 の領域 に限定 される.-
"Binomial" "Gamma" "Gaussian" "InverseGaussian" "Poisson" - ExponentialFamily->"QuasiLikelihood"の
設定 で最 尤 度 フィットを使用 する擬似 尤 度 関数 を定義 する. 応答 と予測 についての対数 擬似 尤 度 関数 は で与 えられる.ただし, は分散 パラメータ,は分散 関数 である.分散 パラメータは入力 データから推定 され,オプションDispersionEstimatorFunctionで制御 することができる.- ExponentialFamily->{"QuasiLikelihood",opts}の
設定 で,次 のような擬似 尤 度 サブオプションが指定 できる. -
"ResponseDomain" Function[y,y>0] 応答 の領域 "VarianceFunction" Function[ μ ,1]平均 の関数 としての分散 - パラメータ
分布 は次 の"VarianceFunction"と"ResponseDomain" のサブオプションを使 った擬似 尤 度 構造 としてエミュレートすることができる. -
"Binomial" "Gamma" "Gaussian" "InverseGaussian" "Poisson" - "Binomial"と"Poisson"
族 の"QuasiLikelihood"異形 は,理論 的 な分散 ()とは異 なる過 分散 ()および分散 不足 ()のデータモデルに使 うことができる. - よく
使 われる分散 関数 ,応答 領域 ,用途 は次 の通 りである. -
電力 モデル,保険 数理 ,気象 学 等 確 率 モデル,二 項 関連 等 モデルの 数 え上 げ,ポアソン関連 等
例題
すべて特性 と関係 (3)
デフォルトのExponentialFamilyとLinkFunctionはLinearModelFitにマッチする:
デフォルトの"Binomial"モデルはLogitModelFitにマッチする:
"Gamma"モデルと"QuasiLikelihood"の
Wolfram Research (2008), ExponentialFamily, Wolfram言語 関数 , https://reference.wolfram.com/language/ref/ExponentialFamily.html.
テキスト
Wolfram Research (2008), ExponentialFamily, Wolfram
CMS
Wolfram Language. 2008. "ExponentialFamily." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ExponentialFamily.html.
APA
Wolfram Language. (2008). ExponentialFamily. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ExponentialFamily.html