#在利用gamlss跑出最佳拟合模型之后,如何根据最佳模型计算原始数据对应的Z分值呢?
#最佳拟合模型的残差是原始数据的Z分值么?
如何利用gamlss模型计算原始数据对应的Zscore
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- 菜鸟才能学的更多 2023-02-14 23:05关注
在GAMLSS中,通常可以使用predict函数来预测新数据的响应变量值。然后,您可以计算该响应变量值的Z分值。下面是一个使用GAMLSS进行预测和计算Z分值的示例代码:
library(gamlss) # 生成一个随机数据集 set.seed(123) data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100)) # 在数据集上拟合一个GAMLSS模型 fit <- gamlss(y ~ pb(x), data = data) # 使用拟合模型来预测新数据 new_data <- data.frame(x = rnorm(10)) predictions <- predict(fit, newdata = new_data, type = "response") # 计算每个预测值的Z分值 mean_y <- mean(data$y) sd_y <- sd(data$y) z_scores <- (predictions - mean_y) / sd_y # 输出每个预测值及其对应的Z分值 results <- cbind(predictions, z_scores) print(results)
在这个示例代码中,我们首先生成一个随机数据集,然后在数据集上拟合一个GAMLSS模型。然后,我们使用predict函数来预测新数据,得到一组预测值。接着,我们计算每个预测值的Z分值,将结果存储在z_scores变量中。最后,我们将每个预测值和对应的Z分值组合在一起,输出结果。
请注意,计算Z分值的公式是:(预测值 - 响应变量均值) / 响应变量标准差。因此,在计算Z分值之前,您需要计算响应变量的均值和标准差。在这个示例代码中,我们使用原始数据集中的均值和标准差来计算Z分值。如果您有另一个数据集的均值和标准差,您可以将其用于计算Z分值。
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