Le code suivant
PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1,
type = "response", se.fit = TRUE)
produit un data.frame
--PredictNew à 3 colonnes , les valeurs ajustées, les erreurs standard et un terme d'échelle résiduelle.
Parfait ... Cependant en utilisant un modèle équipé de zeroinfl {pscl}
:
PredictNew <- predict (zeroinfl.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1,
type = "response", se.fit = TRUE)
ou
PredictNew <- predict (zeroinfl.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1,
type = "response", se.fit = TRUE, MC = 2500, conf = .95))
produire un vecteur de colonne unique de valeurs ajustées uniquement. Je serais cependant très désireux d'avoir des erreurs standard. Tout ce que j'ai lu dit qu'ils devraient être produits ..
(Le code a été quelque peu simplifié, j'ai en fait quatre variables et un décalage - pas de sondes avec predict.glm
et se.fit = TRUE
produisant des SE.)
r
generalized-linear-model
count-data
zero-inflation
KalahariKev
la source
la source
predict()
fonction pour lezeroinfl()
moment.Réponses:
À ma connaissance, le
predict
méthode des résultatszeroinfl
ne comprend pas les erreurs standard. Si votre objectif est de construire des intervalles de confiance, une alternative intéressante est d'utiliser le bootstrap. Je dis attrayant parce que le bootstrap a le potentiel d'être plus robuste (avec une perte d'efficacité si toutes les hypothèses pour les SE sont remplies).Voici un code approximatif pour faire ce que vous voulez. Cela ne fonctionnera pas exactement, mais j'espère que vous pourrez apporter les corrections nécessaires.
J'ai dessiné ce code à partir de deux pages que j'ai écrites, un paramètres d'amorçage à partir d'une régression de poisson gonflé à
zeroinfl
zéro avec un poisson gonflé à zéro et un montrant comment obtenir des intervalles de confiance amorcés pour les valeurs prédites à partir d'un modèle binomial négatif à zéro tronqué Binôme négatif à zéro tronqué . Combiné, j'espère que cela vous fournit suffisamment d'exemples pour le faire fonctionner avec les valeurs prédites d'un poisson gonflé à zéro. Vous pouvez également obtenir des idées graphiques :)la source
Error in X.vlm.save %*% coefstart : non-conformable arguments
.