partykit中的mob函数可以使用正则线性模型(如岭回归)建立模型树吗？

Question

是否有可能在partykit中正确使用带有函数的正则化线性或广义线性模型？

我设想partykit使用的参数稳定性测试的零假设将需要更改为一个非标准的Brownian，因为分数函数在全部数据点上不再是0，而是被惩罚项的梯度所移动。

Answer 1

是的，这是正确的。但是，我从来没有详细地研究过这个问题，为了得到一个干净的函数中心极限定理，需要修改什么。

一个特别的修改将是简单地减去来自个人分数贡献的平均分数，从而使这些总和再次变为零。我的直觉是，这应该会使由此产生的测试更加保守，这样至少你会站在“右边”。

另一种解决方案是使用ctree()的条件推理过程，而不是mob()的参数稳定性测试。您可以简单地将estfun(model(...))作为ytrafo提供。请随时与我们联系(托尔斯顿，海蒂，和我)通过直接电子邮件，以获得更多的指导和讨论。