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2018-04-25
各位大神好!
作为R语言初学者,在使用GAMLSS模型中, 出现了一些问题,还望大神解惑。
对于一个模型BCPE(X=ageλ,df(u)=9,df(σ)=4,ν=1,τ=2),为了找到某个λ值时,其GD最小。若λ=0.05,
代码为下:dp<-mydata
dp$xpower<-dp$x^0.05
m1<gamlss(y~cs(xpower,df=9),sigma.fo=~cs(xpower,df=5),nu.fo=~xpower,tau.fo=~xpower,
family=BCPE,data = dp)
此代码是否正确?还是说应该是m1<gamlss(y~cs(xpower,df=9),sigma.fo=~cs(xpower,df=5),nu.fo=~(xpower,df=3),tau.fo=~(xpower,df=2),family=BCPE,data = dp)
当ν=1,τ=2时,表示该模型为正态分布,是否应该代码应为m1<gamlss(y~cs(xpower,df=9),sigma.fo=~cs(xpower,df=5),family=NO,data = dp)
所以对于v,τ有固定值时,其自由度应该怎么算呢?
望大神指点!谢谢!

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2019-10-28 11:40:56
楼主解决了吗?我用AIC和sbc算出来的最优自由度,如果过度拟合了,要怎么选取?
fn <- function(p) AIC(gamlss(cd4 ~ cs(age, df = p[1]), data = CD4, + trace = FALSE), k = 2) ;
opAIC <- optim(par = c(3), fn, method = "L-BFGS-B", lower = c(1), upper = c(15))
opAIC$par
这个是例子中的代码,能得到最优自由度,但是画图显示可能过度拟合
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