Question

我在R中使用robustreg包来拟合鲁棒的回归模型，我的模型基于迭代加权的最小二乘，这些模型中的最小二乘使用Tukey的Bisquare Psi函数和Huber Psi函数加权，以估计我使用以下代码的模型：

 RobBS <- robustRegBS(UND~FA+FS+IPOV+ROA+NI+IPOR+Pd+MP30+D20,data=IPO, m=TRUE, max.it=1000)

RobH <- robustRegH(UND~FA+FS+IPOV+ROA+NI+IPOR+Pd+MP30+D20,data=IPO, m=TRUE, max.it=1000)

但是该函数仅返回系数，权重和均方误差，因此我需要找到拟合值，为此，我将函数fitted()和predict()用于对象从这两个函数获得的输出，但是没有用，是否有专门针对这种情况的R包？我的意思是一个可以计算鲁棒回归模型拟合值的软件包。

Answer 1

包装本身可能是可行的方式。似乎该程序包的创建者几乎不了解R的类功能。该程序包包含一个函数fit_rcpp，使用help(fit_rcpp)文档指出，如果给定a，则它将给出y的可靠预测。设计X和系数b（也没有很好地解释）。

因此，对于此特定软件包，您可以使用此功能获取估算值。

model_matrix <- model.matrix(UND ~ FA + FS + IPOV + ROA + NI + IPOR + Pd + MP30 + D20, data = IPO)
fit_rcpp(model_matrix, RobBS$coefficients)
fit_rcpp(model_matrix, RobH$coefficients)

如何为稳健的回归模型计算拟合值

1 个答案: