我正在尝试使用bam
运行以下广义加性模型:
m <- bam(result ~ factor(city) + factor(year) + lnpopulation + s(lnincome), data=full_df, na.action=na.omit, family=ziP(theta = NULL, link = "identity",b=0))
但是出现以下错误:
bam中的错误(结果:bam不支持大家庭
bam
的文档提到以下内容:这是一个家庭对象,用于指定要在其中使用的分发和链接
配件等。有关详情,请参阅glm和家人。扩展
也可以使用family.mgcv中列出的家庭。
family.mgcv确实包含ziP。我究竟做错了什么?任何指导将不胜感激。谢谢!
从r-help重新发布。
真诚的
米露
最佳答案
错误消息表明您正在使用的mgcv版本不支持这些扩展家族,而这些扩展家族由mgcv的gam()
函数提供支持。
值得庆幸的是,您的问题的解决方案很简单,因为Simon Wood现在从ChangeLog中提到的1.8-19版本开始实现了此功能(bam()
中的扩展族):
1.8-19
** bam()
现在接受扩展家族(即nb
,tw
,ocat
等)
当前版本为1.8-22,该版本修复了一些与所需功能有关的错误,因此请确保将其更新为最新版本。
这是从?ziP
修改的示例
## function to simulated zip data
rzip <- function(gamma,theta= c(-2,.3)) {
## generate zero inflated Poisson random variables, where
## lambda = exp(gamma), eta = theta[1] + exp(theta[2])*gamma
## and 1-p = exp(-exp(eta)).
y <- gamma; n <- length(y)
lambda <- exp(gamma)
eta <- theta[1] + exp(theta[2])*gamma
p <- 1- exp(-exp(eta))
ind <- p > runif(n)
y[!ind] <- 0
np <- sum(ind)
## generate from zero truncated Poisson, given presence...
y[ind] <- qpois(runif(np,dpois(0,lambda[ind]),1),lambda[ind])
y
}
library('mgcv')
## Simulate some ziP data...
set.seed(1);n<-400
dat <- gamSim(1,n=n)
dat$y <- rzip(dat$f/4-1)
b <- bam(y ~ s(x0) + s(x1) + s(x2) + s(x3),
family = ziP(), data = dat)
这为我提供了以下拟合模型:
> summary(b)
Family: Zero inflated Poisson(-1.855,1.244)
Link function: identity
Formula:
y ~ s(x0) + s(x1) + s(x2) + s(x3)
Parametric coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.97426 0.04988 19.53 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Approximate significance of smooth terms:
edf Ref.df F p-value
s(x0) 2.396 2.989 2.336 0.0759 .
s(x1) 2.784 3.464 77.217 <2e-16 ***
s(x2) 7.397 8.317 59.364 <2e-16 ***
s(x3) 1.235 1.428 0.269 0.5888
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Deviance explained = 69%
fREML = 593.94 Scale est. = 1 n = 400
关于r - 带bam的零充气模型(ziP)中的错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/47152964/