Mô hình hiệu ứng hỗn hợp nhị thức âm không thổi phồng trong R

17

Có một gói như vậy cung cấp cho ước tính mô hình hiệu ứng hỗn hợp nhị thức âm không thổi phồng trong R không?

Ý tôi là

Lạm phát bằng 0 trong đó bạn có thể chỉ định mô hình nhị thức cho lạm phát bằng 0, như trong hàm zeroinfl trong gói pscl:
```
zeroinfl (y ~ X | Z, dist = "negbin")
```
Trong đó Z là công thức cho mô hình lạm phát bằng không;
Phân phối nhị thức âm cho phần đếm của mô hình;
Hiệu ứng ngẫu nhiên được chỉ định tương tự như lmer chức năng của gói lme4.

Tôi hiểu glmmADMB có thể làm tất cả những điều đó, ngoại trừ công thức cho lạm phát bằng 0 không thể được chỉ định (nó chỉ là một đánh chặn, tức là Z chỉ là 1). Nhưng có gói nào khác có thể làm tất cả không?

Tôi sẽ rất biết ơn sự giúp đỡ của bạn!

— Nikita Samoylov
nguồn

Tôi đang tìm kiếm điều tương tự. Tôi nghĩ glmmADMB là những gì tôi muốn, nhưng tôi không thể chạy nó.

— gregmacfarlane

Tôi đang tự hỏi liệu các gói ZIM hoặc aod có thể làm những gì bạn muốn làm không?

— Graeme Walsh

2

Là một bản cập nhật, gói glmmTMB của Ben Bolker hỗ trợ mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát được thổi phồng bằng không (ZIGLMM).

— JWilliman

5

Tôi nghĩ rằng đây là gói bạn cần: glmmADMB. Tôi đã tải xuống ở đây: http://otter-rsch.com/admbre/examples/glmmadmb/glmmADMB.html

Nhưng tôi vẫn có một số vấn đề để chạy nó, vì vậy tôi đã làm theo các hướng dẫn được cung cấp trong liên kết này và bây giờ nó hoạt động tốt http://glmmadmb.r-forge.r-project.org/

Hi vọng điêu nay co ich!

— RocioC
nguồn

Lưu ý rằng gói này chỉ cho phép khớp một thuật ngữ không đổi cho phần lạm phát bằng không của mô hình.

— dùng2390246

1

Các PSCL gói cung cấp cho một thổi phồng mô hình Poisson zero. Tôi không nghĩ rằng nó có thể làm một mô hình nhị thức âm, nhưng nó có thể là một nơi để bắt đầu. Bài viết JSS được liên kết cũng thảo luận về các gói liên quan, có thể dẫn bạn đến những gì bạn đang tìm kiếm.

— Charlie
nguồn

1

Gói pscl hiện (cho phép) cho phép các mô hình nhị thức âm tính bằng cách sử dụngzeroinfl(..., dist = "negbin", ...)

— user2390246

0

Tùy thuộc vào những gì bạn đang cố gắng làm, bạn có thể muốn xem gói aster . Các mô hình Aster cho phép phân tích chung nhiều biến có phân phối xác suất khác nhau và gần đây đã được cập nhật để cho phép các hiệu ứng ngẫu nhiên . Chúng được thiết kế để phân tích lịch sử cuộc sống và sẽ hoạt động trong các tình huống mà bạn có thể chia phản hồi của mình thành các phần riêng biệt với các bản phân phối khác nhau, (ví dụ: survival = Bernoulli, sinh sản = Poisson). Họ có thể xử lý "lạm phát bằng không" bằng cách mô hình hóa phần lớn các số 0 là bernoulli và phần còn lại của phản hồi là nhị thức âm.

Bạn sẽ tìm thấy nhiều tài liệu ở đây:

http://www.stat.umn.edu/geyer/aster/

— JohnSG
nguồn