Конечная смесь твиди

Question

Я пытаюсь оценить конечную смесь твидовых (или составных пуассоново-гамма) распределений. Я искал любые ресурсы, которые мог придумать, не найдя ресурсов о том, как это сделать.

В настоящее время я пытаюсь использовать пакет flexmix в R для написания другого M-пошагового драйвера, как описано в виньетке flexmix на страницах 12-14. Вот мой код, который опирается на пакет cplm:

tweedieClust <- function(formula = .~.,offset = NULL){
require(tweedie)
require(cplm)
require(plyr)
require(dplyr)
retval <- new("FLXMC", weighted = TRUE, formula = formula, dist = "tweedie",
              name = "Compound Poisson Clustering")

retval@defineComponent <- expression ({
    predict <- function(x, ...) {
        pr <- mu
    }
    logLik <- function(x, y, ...){
        dtweedie(y, xi = p, mu = mu, phi = phi) %>%
             log
    }
    new("FLXcomponent",
        parameters=list(coef=coef),
        logLik=logLik, predict=predict,
        df=df)
})
retval@fit <- function (x, y, w, component) {
    fit <- cpglm(formula = y ~ x, link = "log", weights=w, offset=offset)
    with(list(coef = coef(fit), df = ncol(x),mu = fit$fitted.values,
              p = fit$p, phi = fit$phi),
         eval(retval@defineComponent))
}
retval
}

Однако это приводит к следующей ошибке:

Ошибка в dtweedie(y, xi = p, mu = mu, phi = phi): бинарная операция на несоответствующих массивах

Кто-нибудь сделал или видел конечную смесь распределения твиди? Можете ли вы указать мне правильное направление для достижения этой цели, используя flexmix или иным способом?

Answer 1

Проблема где-то в части веса, если вы удалите ее, она работает:

tweedieClust <- function(formula = .~.,offset = NULL){
  require(tweedie)
  require(statmod)
  require(cplm)
  require(plyr)
  require(dplyr)
  retval <- new("FLXMC", weighted = F, formula = formula, dist = "tweedie",
            name = "Compound Poisson Clustering")

  retval@defineComponent <- expression ({
    predict <- function(x, ...) {
      pr <- mu
    }
    logLik <- function(x, y, ...){
      dtweedie(y, xi = p, mu = mu, phi = phi) %>%
        log
    }
    new("FLXcomponent",
        parameters=list(mu=mu,xi=p,phi=phi),
        logLik=logLik, predict=predict,
        df=df)
  })
  retval@fit <- function (x, y, w, component) {
    fit <- cpglm(formula = End~.,data=dmft, link = "log")
    with(list(df = ncol(x), mu = fit$fitted.values,
              p = fit$p, phi = fit$phi),
         eval(retval@defineComponent))
  }
  retval
}

пример:

library(flexmix)
data("dmft", package = "flexmix")
m1 <- flexmix(End ~ .,data=dmft, k = 4, model = tweedieClust())