python中已知方差的glmms与牛顿解算器

sf-diamond的Python项目详细描述


Damn You Diamond!

该死的钻石

(Diamond was Newton’s mischievous dog)

什么是钻石?

diamond使用迭代的准牛顿二阶解算器来确定 一类任意已知的广义线性模型 L2正则化。常用的方法是拟合混合效果模型 它们的协方差已经被另一种方法(如lme4)所知。这些 二阶迭代求解器比完全迭代求解器要快得多 解决方案。

限制

  • 随机效应协方差必须事先输入。与R’s lme4Julia’s MixedModels, diamond不估计随机效应项的协方差。
  • Diamond仅支持以下型号
    • 逻辑回归
    • 使用比例优势的序数逻辑回归,如 分类数据分析第2版第7.2.1节,艾伦 阿格雷斯蒂
  • 目前,只有具有交叉、独立随机效应的公式 支持。以mtcars数据集为例,这些 mpg ~ 1 + hp + (1 + hp | cyl) + (1 | gear)。也就是说,没有等级制度 术语

安装

你一定有docker 安装。然后,跑 docker run -ti--rm-p 8888:8888 tsweetser/diamond

复制粘贴URL(包括令牌)到浏览器中。然后,检查 拿出朱庇特笔记本的例子!

安装故障排除

  • 如果你一直在运行jupyter,你可能需要重启docker 端口8888上的本地笔记本电脑。

文档

有关详细信息,请参见documentation 有关钻石的详细信息以及如何使用它的详细信息

贡献钻石

我们总是欢迎捐款。见 CONTRIBUTING.md

运行测试

您需要r来运行集成测试。从根目录, 运行pip install nose,然后运行nosetests

开发状态

钻石是一个不断发展的项目。如果您愿意,请提交问题 以新的方式使用钻石。

许可证

LICENSE.txt

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