使用 gamlss 模型的新数据预测部分效果时出错答案

【问题标题】：Error when predicting partial effects using new data for gamlss model使用 gamlss 模型的新数据预测部分效果时出错
【发布时间】：2022-12-19 23:46:08
【问题描述】：

我在这里重新提出使用 newdata 参数为 gamlss 模型预测 CI 的问题。更复杂的是我也对部分效果感兴趣。

一个密切相关的问题（没有部分影响）在 2018 年未解决：Error when predicting new fitted values from R gamlss object。

我想知道是否有更新也扩展到部分效果。下面的示例重现了错误（注意 `type = "terms" 指定我对每个模型项的影响感兴趣）”。

library(gamlss)
library(tidyverse)

#example data 
test_df <- tibble(x = rnorm(1e4),
                  x2 = rnorm(n = 1e4),
                  y = x2^2 + rnorm(1e4, sd = 0.5)) 

#fitting gamlss model
gam_test = gamlss(formula = y ~ pb(x2) + x,
                  sigma.fo= y ~ pb(x2) + x,
                  data = test_df)
#data I want predictions for
pred_df <- tibble(x = seq(-0.5, 0.5, length.out = 300),
                  x2 = seq(-0.5, 0.5, length.out = 300)) 

#returns error when se.fit = TRRUE
pred <- predictAll(object = gam_test,
                   type = "terms",
                   se.fit = TRUE, #works if se.fit = FALSE
                   newdata = pred_df)

提前谢谢了！

【问题讨论】：

标签： r prediction gamlss

【解决方案1】：

我与 gamlss 软件的主要开发人员（负责此功能的人）进行了交谈。他说选项 se.fit=TRUE with type="terms" 尚未实施，不幸的是他现在太忙了。

一种想法是引导原始数据，并预测每个引导样本的项，然后使用结果获得 CI。

【讨论】：