Mô phỏng từ phân phối poisson bằng 0

Tôi đang cố gắng mô phỏng từ dữ liệu quan sát mà tôi phù hợp với mô hình hồi quy Poisson bằng 0. Tôi phù hợp với dữ liệu trong R sử dụng zeroinfl()từ gói pscl, nhưng tôi gặp khó khăn khi tìm cách lấy phân phối ZIP từ các ước tính hệ số.

Tôi biết cách lấy số lượng dự đoán từ các ước tính hệ số này (thông tin thêm ở đây: http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/faq/predict_zip.htmlm ), nhưng ai đó có thể giúp tôi hiểu cách tìm / ước tính cho các tham số phân phối của tôi (ví dụ lambda cho phân phối Poisson, p cho phân phối Bernoulli) mà sau đó tôi có thể lấy mẫu từ đâu?

Bạn có thể có xác suất lạm phát bằng cách

p <- predict(object, ..., type = "zero")

và giá trị trung bình của phân phối đếm bằng

lambda <- predict(object, ..., type = "count")

Xem Phụ lục C vignette("countreg", package = "pscl")để biết thêm chi tiết.

Để mô phỏng phân phối, bạn có thể thực hiện thủ công với

ifelse(rbinom(n, size = 1, prob = p) > 0, 0, rpois(n, lambda = lambda))

hoặc bạn có thể sử dụng rzipois()từ VGAMgói

library("VGAM")
rzipois(n, lambda = lambda, pstr0 = p)

mà về cơ bản cũng làm ifelse()như trên nhưng thêm một vài kiểm tra vệ sinh, vv