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।