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我正在使用 lmRob。

很好，但是，我想知道如何获得 lmRob 函数在实际拟合中使用的 psi 函数。提前感谢您的帮助！

如果我要在robustbase 中使用lmrob 函数，是否可以更改psi 函数以将其减去一个常数。我正在尝试按照 Lahiri (Annals of Statistics, 1992) 实施引导程序，其中提到仍然保持引导程序有效的方法是将 psi() 替换为 originalpsi() 减去拟合时残差的平均值稳健线性模型的引导程序。

我的目标是估计模型的两个参数（参见 CE_hat）。我使用 7 个观察值来拟合两个参数：(w,a)，因此会发生几次过拟合。一个想法是限制每个观察的影响，以便异常值不会“劫持”参数估计。之前向我建议的方法是nlrob。然而，问题在于极端情况（例如下面的示例） return Missing value or an infinity produced when evaluating the model。为了避免这种情况，我使用nlsLM了以返回古怪估计为代价实现收敛的方法。

关于如何在此示例中使用稳健拟合的任何想法？

我在下面包含一个可重现的示例。这里的可观察量是 CE、H 和 L。这三个元素被输入一个函数 (CE_hat) 以估计“a”和“w”。通常认为“a”接近 1 和“w”接近 0.5 的值更合理。正如您 - 希望 - 可以看到，当包括所有观测值时，a=91，而 w=0 旁边。但是，如果我们要排除第 4（或第 7）个观测值（对于 CE、H 和 L），我们得到更合理的估计。理想情况下，我希望在不排除这些观察的情况下获得相同的结果。一种想法是限制他们的影响力。我知道为什么这些观察结果构成某种“异常值”可能不是很清楚。它'

在 R 中，我使用了 robustbase 包中的 lmrob 来拟合以下形式的简单线性模型：

这在 95% 的情况下都可以正常工作，但每隔一段时间调用就会失败并给出以下错误：

错误：DGELS：加权设计矩阵不是满秩（XX 列）。

其中 XX 是不同的列号。我可以通过简单地重复执行 lmrob 命令直到它最终成功来解决这个问题——通常这需要 1-2 次尝试直到它起作用。请注意，当我重新运行 lmrob 时，我不会更改任何输入。

有谁知道我可以更改的设置以避免手动重新运行 lmrob 命令以使其工作？我尝试更改一些控制参数但没有成功：

我使用自动热键编写了一个脚本，它必须在窗口内执行几下点击。大多数情况下，我使用 ControlClick 功能来完成这项工作，而且效果很好。我必须单击一个复选框，为此我使用了 MouseClick 功能。

我使用了函数的相对坐标（相对意义 x 和 y 从当前活动窗口的左上角开始）。

如果我在我的 PC 上运行脚本，它会激活我希望它正确运行的窗口并执行我对其编程的操作，但是当我编译可执行文件并在不同的工作站上运行它时（我只更改工作站，而不是使用，甚至不是操作系统），它只是不起作用，我感觉它会将 x 坐标与 y 坐标混淆，睡眠功能不再起作用......

我的实际问题是如何确保脚本在任何条件下都运行相同？如何确保我选择了正确的窗口，我不能使用与标题不同的东西来选择它吗？也许是一个类，或者更具体的东西？

非常感谢：D！

我想使用中级对象计算集群稳健标准误差。这是由于我的原始数据列中缺失值的多重插补造成的。下面是一个最小的例子。

在这一点上，我想获得集群稳健的标准错误。不幸的是，miceadds::lm.cluster 不允许“mids”类对象。

如果我在整数重心坐标中有一个有序的三元组点，我如何测试它们的方向？（我想知道这些点是否共线，形成左转或右转）

“算法”必须非常强大，所以我不想将坐标转换为笛卡尔坐标。

对于笛卡尔来说，有一种非常好的方法可以仅使用乘法和加法来确定这一点： https ://www.cs.cmu.edu/~quake/robust.html

有一个类似的方法可以在这里找出三个点是否共线，但我不知道我是否可以将它用于此应用程序： http ://web.evanchen.cc/handouts/bary/bary-short.pdf

我正在学习在 R 中实现健壮的 glms，但是当我有一个由于共线性而删除了某些列的模型时，我无法弄清楚为什么我无法让 glmrob 从我的回归模型中预测值。特别是当我使用 predict 函数从 glmrob 预测值时，它总是为所有值提供 NA 。使用 glm 从相同的数据和模型预测值时，我没有观察到这一点。我使用什么数据似乎并不重要——只要拟合模型中有一个 NA 系数（并且 NA 不是系数向量中的最后一个系数），预测就不起作用。

这种行为适用于我尝试过的所有数据集和模型，其中由于共线性而删除了内部列。我包含了一个假数据集，其中从模型中删除了两列，这在系数列表中给出了两个 NA。glm 和 glmrob 都给出几乎相同的系数，但 predict 仅适用于 glm 模型。所以我的问题是：对于会阻止我的 glmrob 模型生成预测值的稳健回归，我不了解什么？

我正在尝试使用 R 中的稳健标准误差来估计混合效应泊松模型的置信区间。我按照这些说明进行操作，并且能够估计没有随机效应的模型的置信区间。

现在，我想用随机项估计泊松模型的可靠标准误差的置信区间。似乎三明治命令glmer仅适用于glm. 我还没有找到一个好的解决方案。有什么建议么？

我有一个非常异方差的数据集，必须由逻辑函数拟合。在这方面，我有几个问题。

1. python中是否有非线性广义最小二乘（LS）实现？

2. 与迭代重加权 LS 相比，使用广义 LS 有什么优势？

3. 关于scipy.optiize.least_squares. 有一个关键字f_scale，通常设置为 0.1。一般如何定义？我知道这f_scale给出了内点的范围，但我如何确定最佳范围？

我在 StackOverflow 上查找了许多帖子，以寻找与我的类似的问题 - 即它无法在自定义函数内找到一个对象，否则可能会在函数之外找到该对象 - 但仍然无法找到一个好的解决方案.

也许像下面这样一个简单的例子可以帮助更好地说明这个问题：

任何建议将不胜感激！