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r - Julia中R的模拟功能的模拟？

问题描述

我正在尝试使用 Julia 的 GLM 包。根据我在 R 中的经验，我一直很喜欢它的simulate功能

simulate(object, nsim = 1, seed = NULL, ...)

它从拟合模型中得出响应。Julia 中是否有任何类似的方法可以应用于其拟合的 GLM 模型？

标签： rjuliaglm

解决方案

AFAIK 没有这样的功能，但对于您的特殊情况，它应该相对容易实现。

以下是具有高斯（家族Normal()）假设的未加权 OLS 示例：

function simulate(m, n=1)
    predict(m) .+ randn(Int(nobs(m)), n)*sqrt(deviance(m)/dof_residual(m))
end

这相当于 R 实现。

作为旁注：根据我的经验，而不是simulateR 中使用的分布通常意味着响应或预测响应分布更有用，具体取决于您的需要。

编辑：

可能更朱利安的方法是避免生成样本，而是返回一个可以像这样采样的对象：

simdist(m) = Normal.(predict(m), sqrt(deviance(m)/dof_residual(m)))

现在您可以使用它rand来执行采样，例如：

sdm = simdist(m)
rand.(sdm)
rand.(sdm, 10)

这样，您通常可以避免分配大内存块。例如，如果您想nobs=10^9在 R 中使用，您很可能会耗尽内存，使用simdist您可以在旅途中有效地生成您需要的内容。

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