如何在 R 中对变量 Phi^-1 进行变换？

Question

我正在尝试为我的硕士论文创建一个贝叶斯混合线性模型，但在异方差性方面遇到了麻烦。所以我的主管建议 Phi^-1 转换我的因变量（因为它是 0 到 1 之间的连续变量）。 由于我刚开始学习R，我真的不知道该怎么做。

我的模型看起来像这样：

model <- stan_lmer(y ~ x + (1+x|z), data = mydata)

我知道对数转换看起来像这样：

model <- stan_lmer(log(y) ~ x + (1+x|z), data = mydata)

但是我找不到这个函数，我需要对它进行 Phi^-1 变换...

我找到的只是 BayesianFROC 包中的

Phi_inv()

函数，当前版本的 RStudio 不再支持该函数。也许我也使用了错误的搜索词，但我对统计学也没有那么深入（只有 3 个学期）。

有什么建议吗？已经谢谢你了！

Answer 1

Phi_inv()

函数是高斯累积分布函数的逆函数。这已经在

qnorm()

包中的

stats

函数中实现了。同样，高斯分布的 CDF

Phi()

在 stats 包中的

pnorm()

函数中实现。您可以在Phi_inv()的在线帮助文件中查看更多信息。同样，在代码中，您可以看到它们是如何定义的：

Phi  <- function(x) {
  y<-  stats::pnorm(q=x)
  return(y)
}

和

Phi_inv <- function(x) {
  y<-  stats::qnorm(x)
  return(y)
}