svyglm和加權glm之間的區別

我想知道使用svyglm或加權glm之間的區別是什麼。svyglm和加權glm之間的區別

例如：

M1 = glm(formula = yy ~ age + gender + country , 
     family = binomial(link = "probit"), 
     data = P2013, 
     subset = (P2013$E27>=14 & P2013$E27<=17), 
     weights = P2013$PESOANO)

或定義樣本設計爲：

diseño = svydesign(id =~ NUMERO, 
        strata =~ ESTRATOGEO, 
        data = p2013, 
        weights = P2013$PESOANO) 

diseño_per_1417 = subset(diseño, (P2013$E27>=14 & P2013$E27<=17))

，然後使用svyglm：

M2 = svyglm(formula = yy ~ age + gender + country, 
      family = quasibinomial(link = "probit"), 
      data = P2013, 
      subset = (stratum=!0), 
      design = diseño_per_1417)

在我使用M2（svyglm）的情況。我可以使用什麼來比較模型，比如逐步地對glm模型進行比較？

謝謝，納塔利婭

來源

2013-04-29 Natuk

從help(glm)：

非空的權重可以被用於指示不同的觀察具有不同的分散體（與權重爲反比於分散體中的值）;或者等價地，當權重元素是正整數w_i時，每個響應y_i是w_i單位重量觀測值的均值。對於二項式GLM，在響應是成功比例時，先用權重給出試驗次數：它們很少用於泊松GLM。

我不認爲你正在尋找這些權重。從你的例子看來，你正在處理分層調查。你一定要使用surveyglm。

來源

2013-05-01 17:42:38

謝謝弗洛裏安！但是你知道那麼估計使用svyglm？或者我可以在書中找到發展的地方？ – Natuk 2013-05-02 00:28:27

'svyglm'做了一些與你的設計有關的工作（重量，地層等），但最終稱爲「glm」。所以你應該看看'？glm'。基本上通過在你的例子中指定'family'來設置你想要使用的鏈接函數（它對應於「logit」或「probit」等）。 Kleiber＆Zeileis 2008（p122）給出了一個簡明的解釋。也請查看調查包的[網站]（http://staff.washington.edu/tlumley/survey/）。如果您認爲有幫助，請接受我的回答。 – 2013-05-02 08:09:44

是的，已經在不同的書籍和調查軟件包中檢查過，但我找不到這是svyglm使用的估算器。我認爲svyglm並不是最大可能估計的，可能是Horvitz Thomson估計量？我想找一個詳細解釋的文本。謝謝！ – Natuk 2013-05-02 17:00:47

svyglm和加權glm之間的區別

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