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我正在为一些具有两个全因子预测变量的数据在 R 中拟合广义线性模型（使用 glm()）。我相信 gamma 系列是正确的错误分布，但不确定要使用哪个链接函数，所以我想测试所有可能的链接函数。当然，我可以通过为每个链接函数制作单独的模型然后比较偏差来手动执行此操作，但我想有一个 R 函数可以执行此操作并编译结果。我已经在 CRAN、SO、Cross-validated 和 web 上进行了搜索——我发现最接近的函数是clm2，但我不相信我想要一个累积链接模型——基于我对 clm 的理解。

我当前的模型如下所示：

CO2_med_glm_alf_gamma <- glm(flux_median_mod_CO2~PercentH2OGrav+
                           I(PercentH2OGrav^2)+Min_Dist+
                           I(Min_Dist^2)+PercentH2OGrav*Min_Dist, 
                  data = NC_alf_DF,
                  family=Gamma(link="inverse"))

我如何将这个模型编码成一个 R 函数来进行这样的“链接优度”测试？

（就此类测试的统计有效性而言，此讨论以及与统计博士后的讨论使我相信比较 AIC 或广义线性模型之间的偏差是有效的，这些模型除了具有不同的链接外是相同的功能）

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这不是“所有可能的链接”，它是针对特定类别的链接进行测试，但是 Pregibon 的链接质量测试在LDdiag包中实现。它不在 CRAN 上，但您可以通过以下方式从档案中安装它

devtools::install_version("LDdiag","0.1")

给出的例子（不是那么令人兴奋）是

quine$Days <- ifelse(quine$Days==0, 1, quine$Days)
ex <- glm(Days ~ ., family = Gamma(link="log"), data = quine)
pregibon(ex)

pregibon 系列的链接函数在glmx 包中实现。正如 Achim Zeleis 在评论中指出的那样，该软件包提供了各种参数链接功能，并支持基于此类参数链接（或更一般的参数系列）的一般估计和推理。要查看如何将其用于各种链接优度评估的工作示例，请参阅example("WECO", package = "glmx")。这复制了 Koenker 和 Yoon 的两篇论文的分析（见下文）。

这个例子也可能有用。

于 2015-04-21T03:05:43.180 回答
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我了解到疏浚功能（MuMIn 包）可用于对 glms、lms 等执行链接良好度测试。更一般地说，它是一个模型选择功能，但允许大量定制。在这种情况下，您可以使用可变选项来比较适合不同链接功能的模型。有关详细信息，请参阅他们工作的甲壳虫示例。

于 2015-09-26T00:41:47.433 回答