无法获得 partykit 包的 mob 函数来进行单变量 MLE 拟合

Question

我无法使用 partykit 包的 mob 函数来进行单变量 MLE 拟合。

# Trying to convert vignette example here https://cran.r-project.org/web/packages/partykit/vignettes/mob.pdf on page 7 to do univariate MLE gamma fits.  
data("PimaIndiansDiabetes", package = "mlbench")    
library("partykit")     
library("fitdistrplus")    


# Generating some fake data to replace the example data.
op <- options(digits = 3)
set.seed(123)    
x <- rgamma(nrow(PimaIndiansDiabetes), shape = 5, rate = 0.1)
PimaIndiansDiabetes$diabetes<-x
PimaIndiansDiabetes$glucose<-x 

#Hopefully this change to the formula means fit a gamma to just the diabetes vector of values!
pid_formula <- diabetes  ~ 1  | pregnant + pressure + triceps + insulin + mass + pedigree + age    

#Defining my own, negative of log likelihood since mob will minimize it.    
estfun<-function(z) {-logLik(z)} 

#replacing the call to glm that is successful in the vignette example.    
class(fitdistr) <- append(class(fitdistr),estfun)              
logit <- function(y, x, start = NULL, weights = NULL, offset = NULL, ...) {
         fitdistr(y, "gamma") 
                  }

#fail! The mob() function still does not see my artificially created estfun().   

pid_tree <- mob(pid_formula, data = PimaIndiansDiabetes, fit = logit) 

UseMethod("estfun") 中的错误：没有适用于 'estfun' 的方法应用于类“fitdistr”的对象 当使用 glm 而不是 fitdistr 时，不会出现上述错误消息

# estfun runs OK outside of call to mob! 
estfun(logit(PimaIndiansDiabetes$diabetes,PimaIndiansDiabetes$glucose)) 

Answer 1

原则上，mob()用于您想做的事情是可行的，但是对于该estfun()方法应该做什么以及如何调用它存在误解。

mob() 需要来自模型对象的以下信息来执行树的构建：

• 估计参数，通常由 提取coef(object)。
• 优化的目标函数，通常由 提取logLik(object)。
• 估计函数 aka 评分 aka 梯度贡献，通常由 提取estfun(object)。见vignette("sandwich-OOP", package = "sandwich")介绍。

对于类"fitdistr"的对象，前两个可用，但后者不可用：

methods(class = "fitdistr")
## [1] coef   logLik print  vcov  
## see '?methods' for accessing help and source code

因此：

f <- fitdistr(x, "gamma")
coef(f)
## shape  rate 
## 5.022 0.103 
logLik(f)
## 'log Lik.' -3404 (df=2)
sandwich::estfun(f)
## Error in UseMethod("estfun") : 
##   no applicable method for 'estfun' applied to an object of class "fitdistr"

由于estfun()以下两个原因，您定义的函数不起作用：(1) 它不是一种estfun.fitdistr()可以由sandwich::estfun()通过包的NAMESPACE. (2) 它没有计算正确的数量：它是对数似然，但我们需要关于两个参数的对数密度的导数，并在每次观察时进行评估。后者将是一个 nx 2 矩阵。

我认为手工计算伽马分布的得分函数应该不会太难。但这也应该在某些 R 包中已经可用，也可能在gamlss.dist其他包中可用。