Utilizo el método gamlss de library(gamlss) en mis modelos completos con términos de interacción e intento reducirlos con stepGAIC. Hay 3 cosas que quiero preguntar.
- ¿Tengo que especificar un enlace para el modelo?
- stepGAIC da varias vecesel siguiente mensaje "Model with term cov1:cov2 has failed" y no continúa con la reducción de mi modelo completo. ¿Qué significa este mensaje de error? ¿Tiene sentido continuar el cálculo
- En muchos posts he leído que el método forward/backward del método stepAIC no es bueno-.
¿hay alguna "buena" alternativa para hacerlo?
Gracias por la respuesta. Soy muy nuevo en la teoría GAMLSS. En realidad quería ajustar una LM en mis variables continuas, pero creo que hay heteroscedasticidad presente, así que cambié a GAMLSS para probar otras distribuciones distintas de la distribución normal. No estoy muy seguro de si se necesita una función de enlace. ¿Gamlss hace esto automáticamente si especifico una distribución de su selección?
La razón por la que utilizo la reducción por pasos es que tengo que analizar otras 20 variables y no dispongo de mucho tiempo. Lo extraño es que si hago una selección hacia adelante desde el modelo Nulo con la función paso a paso para el modelo LM (con la función lm) obtengo un modelo con mainefectos y varias interacciones. Todo va bien. ¡Si hago el mismo procedimiento con el gamlss y especifico la distribución como NO (distribución Normal) mi mejor modelo es el modelo Nulo! Tal vez hice algo mal cuando especifiqué la selección hacia atrás:
dist<-c("NO","GU","EXP")
j=1
formula<-var~1
object<-gamlss(formula,k=k,family=dist[j],data=measurements)
red.model <- stepGAIC(object=object, scope~(cov1+cov2+cov3+cov4+cov5+
cov6+cov7+cov8+cov9+cov10)^2,
direction="backward",k=k,trace=TRUE) ¿Es normal que stepGAIC sea extremadamente lento en el cálculo de los coeficientes? Tardé 24 horas en calcular 4 pasos en stepGAIC.
