首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在R中拟合零膨胀泊松的问题

在R中拟合零膨胀泊松(Zero-Inflated Poisson)模型是一种用于处理具有过度零值的计数数据的统计方法。该模型结合了两个部分:一个用于建模数据中存在零值的过程,另一个用于建模非零值的计数过程。

在R中,可以使用pscl包中的zeroinfl()函数来拟合零膨胀泊松模型。该函数的语法如下:

代码语言:txt
复制
zeroinfl(formula, data)

其中,formula是一个公式对象,用于指定模型的结构,data是包含数据的数据框。

零膨胀泊松模型的优势在于能够同时考虑数据中存在的过度零值和非零值的计数过程。它适用于许多实际应用场景,例如医学研究中的疾病发病率、生态学中的物种丰富度等。

以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,可以在云计算领域中使用:

  1. 云服务器(CVM):提供可扩展的云服务器实例,满足不同规模和需求的计算需求。产品介绍链接
  2. 云数据库 MySQL 版(TencentDB for MySQL):提供高性能、可扩展的云数据库服务,适用于各种规模的应用程序。产品介绍链接
  3. 人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能开发工具和服务,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。产品介绍链接

请注意,以上只是一些示例产品,腾讯云还提供许多其他云计算相关的产品和服务,可以根据具体需求选择适合的产品。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据分享|R语言膨胀回归ZERO-INFLATED POISSON(ZIP)模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR

列出一些方法是相当合理,而另一些方法要么失宠,要么有局限性。 膨胀回归。 膨胀负二项式回归——负二项式回归分散数据时表现更好,即方差远大于平均值。 普通计数模型 。...然而,计数数据是高度非正态,并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 膨胀回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 两个 OLS 回归输出。...这包括用于预测多余 logit 系数及其标准误差、z 分数和 p 值。 模型计数和膨胀部分所有预测变量都具有统计显着性。该模型对数据拟合显着优于空模型,即仅截距模型。...vuong(p, m) Vuong 检验将膨胀模型与普通回归模型进行比较。在这个例子,我们可以看到我们检验统计量是显着,表明膨胀模型优于标准模型。...这两个模型不一定需要使用相同预测变量。 膨胀模型逻辑部分可能会出现完美预测、分离或部分分离问题。 计数数据通常使用暴露变量来指示事件可能发生次数。 不建议将膨胀模型应用于小样本。

2.1K10
  • 数据分享|R语言膨胀回归ZERO-INFLATED POISSON(ZIP)模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR|附代码数据

    p=26915 最近我们被客户要求撰写关于膨胀回归研究报告,包括一些图形和统计输出。 膨胀回归用于对超过计数计数数据进行建模。...列出一些方法是相当合理,而另一些方法要么失宠,要么有局限性。 膨胀回归。 膨胀负二项式回归——负二项式回归分散数据时表现更好,即方差远大于平均值。 普通计数模型 。...然而,计数数据是高度非正态,并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 膨胀回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 两个 OLS 回归输出。...vuong(p, m) Vuong 检验将膨胀模型与普通回归模型进行比较。在这个例子,我们可以看到我们检验统计量是显着,表明膨胀模型优于标准模型。...这两个模型不一定需要使用相同预测变量。 膨胀模型逻辑部分可能会出现完美预测、分离或部分分离问题。 计数数据通常使用暴露变量来指示事件可能发生次数。 不建议将膨胀模型应用于小样本。

    84500

    R语言广义线性模型(GLMs)算法和膨胀模型分析

    连接函数有: ​ 平方根连接(用于模型) 考虑一些均值μ和方差σ2随机变量Y。...在那种情况下,运行带有对数链接函数伯努利回归,首先与对原始数据运行回归,然后我们二进制变量和非上使用。...0.96121 -0.016 0.9872 --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 由于膨胀...,我们在这里拒绝了分布假设,可以使用对数连接来检查分布是否是一个好模型。...Gibbs抽样贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM 7.R语言中岭回归

    1.7K11

    R语言从入门到精通:Day13

    基础模型构建 R可通过函数glm()(还可用其他专门函数)拟合广义线性模型。它形式与lm()类似,只是多了一些参数。...(事实上,所有的建模分析,观察数据分布特点都是必不可少步骤,本次教程两个示例我们都保留了这一步,而在实际建模分析需要按照数据分布特点来选择不同模型拟合数据,否则很容易事倍功半。)...解决过度离势问题之前,推荐另一个检验poisson回归过度离势方法,即qcc包函数qcc.overdispersion.test(),这个函数结果也说明这个回归模型确实存在过度离势问题。...同样poisson回归也有很多扩展形式,如时间段变化poisson回归(需要使用glm()函数offset选项)、膨胀回归(pscl包函数zeroinfl()可做膨胀回归)、...稳健回归(robust包函数glmRob()可以拟合稳健广义线性模型,包含稳健回归,当存在离群点和强影响点时,该方法会很有效。)。

    1.7K20

    广义线性模型应用举例之回归及R计算

    生物学数据很多都是计数型数值,通常具有这些特点:(1)数值是离散,并且只能是非负整数;(2)数值分布倾向于特定较小范围内聚集,并具有正偏态分布特征;(3)通常会出现很多值;(4)方差随均值而增加...下文则主要以一个简单示例,展示回归R语言中计算过程,及对结果解读。...如前文“广义线性模型概述”中提到,R语言中拟合广义线性模型函数有很多,各自特点也不同(大多是对基础功能拓展,如包括考虑时间序列模型,用于0时较多时膨胀模型,当数据存在离群点和强影响点时有用稳健模型等...首先不妨使用全部环境变量拟合R. cataractae丰度多元回归,本次计算过程暂且忽略离群值以及多重共线性等影响。 #拟合广义线性模型,详情 ?...准回归(偏大离差回归) 存在偏大离差计数型数据可以用考虑了偏大离差问题模型来拟合,也就是准回归(也常称为偏大离差回归)。

    8.6K44

    跟着小鱼头学单细胞测序-表达基因妙用

    尽管方法多种多样,但有一点是已达成普遍共识,即适合应用于计数进行建模分布有、负二项式或膨胀负二项式分布。...对每个数据集他们计算了每个基因计数细胞比例,并分别将其与、负二项式和膨胀负二项式分布下预期比例进行比较(如下图)。对于同质细胞群,结果显示大多数基因与假设下预期曲线很好地对齐。...很少有基因可以从使用负二项式模型来解释来自额外分散受益,并且通过膨胀负二项式分布模拟是不必要。...通过对多个 UMI 数据集分析表明,大多数基因比例可以通过分布有效建模。...假设完全细胞同质性假设下,比例等于分布下预期比例。

    1.5K30

    R语言回归对保险定价建模应用:风险敞口作为可能解释变量

    p=13564 ---- 保险定价,风险敞口通常用作模型索赔频率补偿变量。...如果我们必须使用相同程序,但是一个程序暴露时间为6个月,而另一个则是一年,那么自然应该假设平均而言,第二个驾驶员事故要多两倍。这是使用标准(均匀)过程来建模索赔频率动机。...当然,进行费率评估过程,这可能不是一个相关问题,因为精算师需要预测年度索赔频率(因为保险合同应提供一年保险期)。...,因此曝光至关重要,因为分布参数与曝光成正比。...如果考虑暴露对数回归,将会得到什么?

    99830

    R语言回归对保险定价建模应用:风险敞口作为可能解释变量

    p=13564 ---- 保险定价,风险敞口通常用作模型索赔频率补偿变量。...如果我们必须使用相同程序,但是一个程序暴露时间为6个月,而另一个则是一年,那么自然应该假设平均而言,第二个驾驶员事故要多两倍。这是使用标准(均匀)过程来建模索赔频率动机。...因此,如果   表示被保险人理赔数量 ,则具有特征 和风险敞口 ,通过回归,我们将写 或等同 根据该表达式,曝光量对数是一个解释变量,不应有系数(此处系数取为1)。...当然,进行费率评估过程,这可能不是一个相关问题,因为精算师需要预测年度索赔频率(因为保险合同应提供一年保险期)。...,因此曝光至关重要,因为分布参数与曝光成正比。

    95720

    论文Express | 德国本届世界杯胜算最大?帕绍大学基于ELO评级预测

    独立回归模型 在这个模型我们假设G_A和G_B分别是参数为λ_A|B和λ_B|A独立分布变量。我们通过A和BELO分数进行回归来估计λ_A|B和λ_B|A。...类似的,下图表示公式(2.2)回归结果: 拟合优度检验 我们对所有参赛队伍(2.1)和(2.2)回归进行拟合优度检验,对于任意一支队伍T,我们计算它χ^2统计量: 其中,n_T是T比赛场数...,x_i是T比赛i进球数目,μ^_i是估计回归均值。...具有对角膨胀二维回归 我们以概率p膨胀对角线元素,膨胀通过向量(θ0,θ1,θ2)给定来描述比赛结果0:0,1:1,2:2概率,我们比较了前5支队伍对角膨胀模型和非对角膨胀模型AIC值,如下表所示...从表可以看出,尽管对角膨胀ACI值降低了,我们也不认为膨胀模型改善了预测结果。

    58230

    R语言非线性回归和广义线性模型:、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享

    GLM是一种灵活统计模型,适用于各种数据类型和分布,包括二项分布、分布和负二项分布等非正态分布。...部分原因是这里响应变量残差不是正态分布,而是分布,因为它是计数数据。 回归 具有误差广义线性模型通常具有对数链接,尽管也可以具有恒等链接。...忽略异常值测试,因为更详细观察我们发现没有异常值。 我们还可以查看预测与量化残差图。...clam_plot 现在,看起来我们应该用对数变换模型进行拟合,但是… clam_lm <- lm(log(...... 显然存在明显问题。...R,我们可以使用两种形式来参数化二项逻辑回归 - 这两种形式是等价,因为它们将结果扩展为成功次数和总试验次数。

    85820

    R in action读书笔记(18)第十三章

    13.1.1 glm()函数 R可通过glm函数拟合广义线性模型。...,比如Logistic回归、回归和生存分析 13.1.2 连用函数 与分析标准线性模型时lm()连用许多函数glm()中都有对应形式: 函 数 描 述 summary() 展示拟合模型细节...拟合回归: ? 输出结果列出了偏差、回归参数、标准误和参数为0检验。注意,此处预测变量p<0.05水平下都非常显著。...13.3.1 解释模型参数 回归中,因变量以条件均值对数形式ln(λ)来建模。与Logistic回归中指数化参数相似,模型指数化参数对响应变量影响都是成倍增加,而不是线性相加。...纵向数据分析,重复测量数据由于内在群聚特性可导致过度离势 13.3.3 扩展 1. 时间段变化回归 2. 膨胀回归 3.稳健回归

    1.1K10

    群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据

    请注意,λ=0.05时,医生就诊次数不包括模型。 为了推断模型各种 λ值下预测准确性,进行交叉验证。... 对新观察结果预测 predicttype="ngroups" # 非数量  # 非身份 nvars # 非系数数量 predict(fit # 非系数身份 原始拟合(对完整数据集...---- 点击标题查阅往期内容 【视频】Lasso回归、岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型 用LASSO,adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列...、弹性网络elastic net分析基因数据 Python高维变量选择:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较 R使用LASSO回归预测股票收益 广义线性模型glm回归lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证...glm回归lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证 贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 R语言RSTAN MCMC:NUTS采样算法用

    32900

    R语言Poisson回归拟合优度检验

    p=6304 在这篇文章,我们将看一下Poisson回归拟合优度测试与个体计数数据。...因此,为了将偏差用作拟合优度检验,我们需要弄清楚,假设我们模型是正确假设下,我们预测均值周围观察到结果中会有多少变化。...R执行拟合优度测试 现在看看如何在R执行拟合优度测试。...因此,我们有充分证据表明我们模型非常适合。 通过仿真检验回归拟合检验偏差优度 为了研究测试性能,我们进行了一个小模拟研究。我们将使用与以前相同数据生成机制生成10,000个数据集。...对于每一个,我们将拟合(正确模型,并收集拟合p值偏差良好性。

    2.1K10

    R语言Poisson回归模型分析案例

    这个问题涉及马蹄蟹研究数据。研究每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她巢穴。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近因素。...被认为影响这一点解释变量包括雌蟹颜色(C),脊椎状况(S),体重(Wt)和甲壳宽度(W)。 数据文件:crab.txt。 我们将首先拟合仅具有一个自变量:宽度(W)回归模型 ?...如果是这样的话,是否违背了Poisson回归模型模型假设? ? 上述R程序输出: ? 在这个模型,随机分量响应具有相同均值和方差情况下不再具有分布。...数据分组 我们考虑按宽度分组数据,然后拟合回归模型。这里是按W排序数据。 ? ? ?...R最后两个陈述用于证明我们可以用速率数据身份链接来拟合回归模型。请注意,该模型不适合分组数据,因为与先前模型相比,残差偏差统计值/ DF约为11.649。 ?

    3.4K30

    用LASSO,adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列|附代码数据

    根据我经验,时间序列背景下,使用信息准则(如BIC)来选择最佳模型会更好。它更快,并避免了时间序列交叉验证一些复杂问题。本文估计LASSO,并使用信息标准来选择最佳模型。...LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现左右滑动查看更多01020304plot(lasso)上面的第一个图显示,当我们增加LASSO目标函数惩罚时,变量会归。...----本文摘选 《 R语言用LASSO,adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整资料。...PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据Python高维变量选择:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较R使用LASSO回归预测股票收益广义线性模型glm回归...net分析基因数据(含练习题)广义线性模型glm回归lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据

    77610

    R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

    x是较小自变量集,而x2包含完整自变量集以及二次和交互项。检查每个预测因素与因变量关系。生成单独散点图,所有预测因子最佳拟合线x,y纵轴上。用一个循环来自动完成这个过程。...plot(cv_fit)向下滑动查看结果▼练习6使用上一个练习lambda最小值,得到估计β矩阵。注意,有些系数已经缩减为。这表明哪些预测因子解释y变化方面是重要。...岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型用LASSO,adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证群组变量选择...LASSO回归预测股票收益广义线性模型glm回归lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据R语言...PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据(含练习题)广义线性模型glm回归lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso

    95810

    R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

    x是较小自变量集,而x2包含完整自变量集以及二次和交互项。检查每个预测因素与因变量关系。生成单独散点图,所有预测因子最佳拟合线x,y纵轴上。用一个循环来自动完成这个过程。...plot(cv_fit)向下滑动查看结果▼练习6使用上一个练习lambda最小值,得到估计β矩阵。注意,有些系数已经缩减为。这表明哪些预测因子解释y变化方面是重要。...岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型用LASSO,adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证群组变量选择...LASSO回归预测股票收益广义线性模型glm回归lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据R语言...PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据(含练习题)广义线性模型glm回归lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso

    1.1K10

    Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究:抛硬币和保险索赔发生结果可视化

    分布由下式给出: 其中 lambda λ 是事件“速率”,由事件总数 (k) 除以数据单位数 (n) 给出 (λ = k/n)。...分布分布期望值 E(Y)、均值 E(X) 和方差 Var(Y) 相同; 例如,E(Y) = E(X) = Var(X) = λ。 请注意,如果方差大于均值,则称数据过于分散。...这在具有大量保险索赔数据很常见,并且最好由负二项式和膨胀模型(如 ZIP 和 ZINB)处理。...伽马和属于同一分布家族。 伽马峰值接近于。 伽马尾巴走向无穷大。 伽马先验为: 其中 a 是伽马形状,b 是伽马速率参数。...}""") 现在让我们 PyMC3 重现上述步骤。

    18430

    Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究:抛硬币和保险索赔发生结果可视化

    分布由下式给出: 其中 lambda λ 是事件“速率”,由事件总数 (k) 除以数据单位数 (n) 给出 (λ = k/n)。...分布分布期望值 E(Y)、均值 E(X) 和方差 Var(Y) 相同; 例如,E(Y) = E(X) = Var(X) = λ。 请注意,如果方差大于均值,则称数据过于分散。...这在具有大量保险索赔数据很常见,并且最好由负二项式和膨胀模型(如 ZIP 和 ZINB)处理。...伽马和属于同一分布家族。 伽马峰值接近于。 伽马尾巴走向无穷大。 伽马先验为: 其中 a 是伽马形状,b 是伽马速率参数。...结论: 在这篇文章,PyMC3 被应用于对两个示例进行贝叶斯推理:使用 β-二项分布抛硬币偏差,以及使用 gamma-分布保险索赔发生。

    24020
    领券