如何使用 R 中的 ExtremeBounds 包将极值边界分析应用于超过 100 个变量的数据集？
How can I apply extreme bounds analysis to a dataset of over 100 variables with the ExtremeBounds package in R?
我有一个包含 107 个变量和 1794 个观测值的数据集。我想实施极值界限分析，以确定 106 个变量中的哪些变量在广泛的回归中与因变量密切相关，每个变量都具有不同的模型规范。我打算 select 最稳健的变量用于我的最终模型。
我正在使用 Marek Hlavac 的 ExtremeBounds 包。我正在尝试 运行 以下代码行：
free=eba(formula=flg_activacion_0_12~., data=Data1, k=0:106, reg.fun=glm, family=binomial(link='logit'), draws=100)
因变量
flg_activacion_0_12
是一个虚拟变量，这就是为什么我在家庭参数中选择二项式link。
reg.fun 论点是针对 R 不是 运行 OLS 回归而是广义线性模型，例如 logit。
我将 k 参数设置为 0:106。这意味着我想确定变量在最多包含 106 个变量的模型中是否稳健。然而，要估计的模型总量将是巨大的。有 106 个可能的模型只包含一个解释变量。有 106!/[2!(104!)] 个可能的模型，其中包含两个解释变量。参数 draws=100 将模型数量限制为 100 个。它 运行 只有 100 个模型是从庞大的模型池中随机选择的，可以写成 106 个变量的组合。
我相信参数 draws 应该可以在我的计算机上执行此任务，但我收到以下错误消息：
All variables in argument 'focus' must be in the data frame.
Argument 'k' is too high for the given number of doubtful variables.
我已经查看了文档，由于我没有指定哪些变量是自由的，哪些是重点的，哪些是可疑的，那么所有106个变量都应该被认为是重点。我不明白为什么它表明某些焦点变量不在我的数据框中。请告诉我我哪里做错了，我怎么能做我想做的事。
我认为问题出在公式参数上。使用此代码，您最终也会遇到相同的错误：
library(ExtremeBounds)
naive.eba <- eba(formula = mpg ~. , data = mtcars, k = 0:9)
如果您使用（如 ExtremeBounds 小插图中的）以下命令，该模型运行良好，该命令拼写了公式中的因变量：
naive.eba <- eba(formula = mpg ~ cyl + carb + disp + hp + vs + drat + wt + qsec + gear + am, data = mtcars, k = 0:9)
我有一个包含 107 个变量和 1794 个观测值的数据集。我想实施极值界限分析，以确定 106 个变量中的哪些变量在广泛的回归中与因变量密切相关，每个变量都具有不同的模型规范。我打算 select 最稳健的变量用于我的最终模型。
我正在使用 Marek Hlavac 的 ExtremeBounds 包。我正在尝试 运行 以下代码行：
free=eba(formula=flg_activacion_0_12~., data=Data1, k=0:106, reg.fun=glm, family=binomial(link='logit'), draws=100)
因变量
flg_activacion_0_12
是一个虚拟变量，这就是为什么我在家庭参数中选择二项式link。
reg.fun 论点是针对 R 不是 运行 OLS 回归而是广义线性模型，例如 logit。
我将 k 参数设置为 0:106。这意味着我想确定变量在最多包含 106 个变量的模型中是否稳健。然而，要估计的模型总量将是巨大的。有 106 个可能的模型只包含一个解释变量。有 106!/[2!(104!)] 个可能的模型，其中包含两个解释变量。参数 draws=100 将模型数量限制为 100 个。它 运行 只有 100 个模型是从庞大的模型池中随机选择的，可以写成 106 个变量的组合。
我相信参数 draws 应该可以在我的计算机上执行此任务，但我收到以下错误消息：
All variables in argument 'focus' must be in the data frame.
Argument 'k' is too high for the given number of doubtful variables.
我已经查看了文档，由于我没有指定哪些变量是自由的，哪些是重点的，哪些是可疑的，那么所有106个变量都应该被认为是重点。我不明白为什么它表明某些焦点变量不在我的数据框中。请告诉我我哪里做错了，我怎么能做我想做的事。
我认为问题出在公式参数上。使用此代码，您最终也会遇到相同的错误：
library(ExtremeBounds)
naive.eba <- eba(formula = mpg ~. , data = mtcars, k = 0:9)
如果您使用（如 ExtremeBounds 小插图中的）以下命令，该模型运行良好，该命令拼写了公式中的因变量：
naive.eba <- eba(formula = mpg ~ cyl + carb + disp + hp + vs + drat + wt + qsec + gear + am, data = mtcars, k = 0:9)