शून्य-फुलाया गया डेटा के साथ GAMM


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क्या R में शून्य-फुलाए गए डेटा के लिए GAMM (सामान्यीकृत योज्य मिश्रित मॉडल) को फिट करना संभव है?

यदि नहीं, तो क्या आर में एक नकारात्मक द्विपद या अर्ध पोइज़न वितरण के साथ शून्य-फुलाया गया डेटा के लिए एक जीएएम (सामान्यीकृत एडिटिव मॉडल) फिट करना संभव है? (मैंने COZIGAM :: zigam और mgcv: zissP वितरण के लिए कार्य किए हैं)

जवाबों:


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के अलावा mgcv और उसके शून्य फुलाया प्वासों परिवारों ( ziP()और ziplss()), आप भी पर लग सकता है brms पॉल ईसाई Bürkner द्वारा पैकेज। यह वितरण मॉडल फिट कर सकता है (जहां आप माध्य से अधिक मॉडल करते हैं, आपके मामले में मॉडल के शून्य-मुद्रास्फीति घटक को काउंट फ़ंक्शन की तरह कोवरिएट्स के फ़ंक्शन के रूप में मॉडल किया जा सकता है)।

आप के माध्यम से रेखीय भविष्यवक्ताओं (मतलब / गिनती, शून्य मुद्रास्फीति हिस्सा है, आदि के लिए) में से किसी में smooths शामिल कर सकते हैं s()और t2()क्रमशः के लिए सरल 1-डी या समदैशिक 2-डी splines, या अनिसोट्रोपिक टेन्सर उत्पाद splines शर्तों। इसमें शून्य-फुलावित द्विपद, पॉइसन, ऋणात्मक द्विपद और बीटा वितरण, साथ ही शून्य-वन-फुलाया बीटा वितरण का समर्थन है। इसमें पॉइसन और नकारात्मक द्विपद प्रतिक्रियाओं के लिए बाधा मॉडल भी हैं (जहां मॉडल का गिनती भाग एक छोटा वितरण है ताकि आगे शून्य गणना न हो)।

Brms STAN का उपयोग करके इन मॉडलों को फिट करते हैं , इसलिए वे पूरी तरह से बायेसियन हैं, लेकिन इससे आपको प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए इंटरफेस का एक नया सेट सीखने की आवश्यकता होगी। उस ने कहा, इस कार्य के लिए समर्थन कार्यों की पेशकश करने वाले कई पैकेज हैं, और brms में सहायक कार्य लिखे हैं जो इन माध्यमिक पैकेजों का उपयोग करते हैं। आपको STAN इंस्टॉल करना होगा और C ++ कंपाइलर की आवश्यकता होगी, क्योंकि brms मॉडल को संकलित करता है जैसा कि R को STAL कोड में निकासी के लिए R का उपयोग करके परिभाषित किया गया है।


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glmmTMBपैकेज इस प्रदान करता है और हाल ही में एक bioRxiv पत्र में वर्णित है: ब्रूक्स एट अल। (2017)। बायोडेक्सिव, डूई : 10.1101 / 132753 के साथ जीरो-glmmTMB इन्फ्लेस्ड काउंट डेटा की मॉडलिंग करना

गेविन सिम्पसन का एक अच्छा ब्लॉग पोस्ट भी है जो इस उद्देश्य के लिए तुलना glmmTMBकरता है mgcv: एमजीसीवी के साथ फिटिंग काउंट और शून्य-फुलाया गणना GLMMs


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+1 मेरे ब्लॉग पोस्ट के लिंक के लिए धन्यवाद। यह एक मजेदार, विचलित करने वाला दोपहर था जो नए पीकेजी के साथ खेल रहा था।
गेविन सिम्पसन

यह इंगित करने के लिए भी धन्यवाद brmsकि वास्तव में बहुत अच्छा और लचीला है। Niki Umlauf के साथ मिलकर मैं कुछ गिनती परिवारों bamlssको कुछ और लचीले प्रतिगमन सुविधाएँ प्राप्त करने के लिए लिखने की योजना बना रहा हूं ... लेकिन अभी तक हमें डेटा वितरण की गणना करने के लिए दौर नहीं मिला।
१४:१४ बजे
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