Я думаю, что лучшим пакетом для данных Paired Comparison (PC) в R является пакет prefmod , который позволяет удобно подготовить данные для подгонки (логарифмировать) BTL-моделей в R. Он использует Poisson GLM (точнее, многочленный логит в Poisson). Формулировка см., например, это обсуждение ).
Приятно то, что у него есть функция, prefmod::llbt.design
которая автоматически конвертирует ваши данные в нужный формат и необходимую матрицу дизайна.
Например, скажем, у вас есть 6 объектов для сравнения. затем
R> library(prefmod)
R> des<-llbt.design(data, nitems=6)
создаст матрицу дизайна из матрицы данных, которая выглядит следующим образом:
P1 0 0 NA 2 2 2 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 2
P2 0 0 NA 0 2 2 0 2 2 2 0 2 2 0 2 1 1
P3 1 0 NA 0 0 2 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 2
P4 0 0 NA 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 1
P5 0 0 NA 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 2 2 2
P6 2 2 NA 0 0 0 2 2 2 2 0 0 0 0 2 1 2
со строками, обозначающими людей, столбцы, обозначающие сравнения, и 0 означает неопределенность, 1 означает предпочтительный объект 1, а 2 означает предпочтительный объект 2. Пропущенные значения допускаются. Изменить : Поскольку это, вероятно, не то, что выводить просто из данных выше, я изложил это здесь. Сравнения должны быть упорядочены следующим образом ((12) означает сравнение объекта 1 с объектом 2):
(12) (13) (23) (14) (24) (34) (15) (25) etc.
Подгонка удобнее всего выполнять с помощью gnm::gnm
функции, поскольку она позволяет выполнять статистическое моделирование. (Редактировать: Вы также можете использовать prefmod::llbt.fit
функцию, которая немного проще, так как она требует только количества и матрицы дизайна.)
R> res<-gnm(y~o1+o2+o3+o4+o5+o6, eliminate=mu, family=poisson, data=des)
R> summary(res)
Call:
gnm(formula = y ~ o1 + o2 + o3 + o4 + o5 + o6, eliminate = mu,
family = poisson, data = des)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.669 -4.484 -2.234 4.625 10.353
Coefficients of interest:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
o1 1.05368 0.04665 22.586 < 2e-16 ***
o2 0.52833 0.04360 12.118 < 2e-16 ***
o3 0.13888 0.04297 3.232 0.00123 **
o4 0.24185 0.04238 5.707 1.15e-08 ***
o5 0.10699 0.04245 2.521 0.01171 *
o6 0.00000 NA NA NA
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
Std. Error is NA where coefficient has been constrained or is unidentified
Residual deviance: 2212.7 on 70 degrees of freedom
AIC: 2735.3
Обратите внимание, что термин «исключение» пропустит параметры помех в сводке. Затем вы можете получить параметры стоимости (ваши дельты) как
## calculating and plotting worth parameters
R> wmat<-llbt.worth(res)
worth
o1 0.50518407
o2 0.17666128
o3 0.08107183
o4 0.09961109
o5 0.07606193
o6 0.06140979
И вы можете построить их с
R> plotworth(wmat)
Если у вас много объектов и вы хотите o1+o2+...+on
быстро написать объект формулы , вы можете использовать
R> n<-30
R> objnam<-paste("o",1:n,sep="")
R> fmla<-as.formula(paste("y~",paste(objnam, collapse= "+")))
R> fmla
y ~ o1 + o2 + o3 + o4 + o5 + o6 + o7 + o8 + o9 + o10 + o11 +
o12 + o13 + o14 + o15 + o16 + o17 + o18 + o19 + o20 + o21 +
o22 + o23 + o24 + o25 + o26 + o27 + o28 + o29 + o30
создать формулу gnm
( для которой вам не нужно llbt.fit
).
Существует статья JSS , см. Также https://r-forge.r-project.org/projects/prefmod/ и документацию через ?llbt.design
.