如何找到betareg包接受的最小浮点值?

试试看 eps (从0到1的位移)首先等于1e-4(如这里所示),然后是1e-3。如果模型的结果与你所关心的没有任何不同,那就太好了。如果是的话,你就必须是 小心点,因为这表明你的答案对假设非常敏感。

在下面的例子中,色散参数phi变化很大,但截距和斜率参数变化不大。

• 一 删失数据
• 一 /

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样本数据

set.seed(101)
library(betareg)
dd <- data.frame(x=rnorm(500))
rbeta2 <- function(n, prob=0.5, d=1) {
    rbeta(n, shape1=prob*d, shape2=(1-prob)*d)
}
dd$y <- rbeta2(500,plogis(1+5*dd$x),d=1)
dd$y[dd$y<1e-8] <- 0

试配函数

ss <- function(eps) {
    dd <- transform(dd,
                    y=pmin(1-eps,pmax(eps,y)))
    m <- try(betareg(y~x,data=dd))
    if (inherits(m,"try-error")) return(rep(NA,3))
    return(coef(m))
}
ss(0)  ## fails
ss(1e-8) ## fails
ss(1e-4)
## (Intercept)           x       (phi) 
##   0.3140810   1.5724049   0.7604656
ss(1e-3)  ## also fails
ss(1e-2)
## (Intercept)           x       (phi) 
##   0.2847142   1.4383922   1.3970437
ss(5e-3)
## (Intercept)           x       (phi) 
##   0.2870852   1.4546247   1.2029984

evec <- seq(-4,-1,length=51)
res <- t(sapply(evec, function(e) ss(10^e)) )
library(ggplot2)
ggplot(data.frame(e=10^evec,reshape2::melt(res)),
       aes(e,value,colour=Var2))+
    geom_line()+scale_x_log10()