Der folgende Code
PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1,
type = "response", se.fit = TRUE)
erzeugt ein 3-spaltiges data.frame
--PredictNew, die angepassten Werte, die Standardfehler und einen Restskalenterm.
Perfekt ... jedoch mit einem Modell ausgestattet mit zeroinfl {pscl}
:
PredictNew <- predict (zeroinfl.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1,
type = "response", se.fit = TRUE)
oder
PredictNew <- predict (zeroinfl.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1,
type = "response", se.fit = TRUE, MC = 2500, conf = .95))
Erzeugen Sie nur einen einzelnen Spaltenvektor mit angepassten Werten. Ich wäre jedoch sehr daran interessiert, Standardfehler zu haben. Alles, was ich gelesen habe, sagt, dass sie produziert werden sollten.
(Code wurde etwas vereinfacht, ich habe tatsächlich vier Variablen und einen Offset - keine Probleme mit den predict.glm
und se.fit = TRUE
produzierenden SEs.)
r
generalized-linear-model
count-data
zero-inflation
KalahariKev
quelle
quelle
predict()
Funktion implementiertzeroinfl()
wurden.Antworten:
Meines Wissens enthält die
predict
Methode für Ergebnisse auszeroinfl
keine Standardfehler. Wenn Sie Konfidenzintervalle erstellen möchten, besteht eine attraktive Alternative darin, Bootstrapping zu verwenden. Ich sage attraktiv, weil Bootstrapping das Potenzial hat, robuster zu sein (bei Effizienzverlust, wenn alle Annahmen für die SEs erfüllt sind).Hier ist ein grober Code, um das zu tun, was Sie wollen. Es wird nicht genau funktionieren, aber hoffentlich können Sie die notwendigen Korrekturen vornehmen.
Ich diesen Code zog aus zwei Seiten , die ich geschrieben habe, ein Bootstrap - Parameter von einer Null-aufgeblasenen Poisson - Regression mit
zeroinfl
Null aufgeblasenen poisson und einen zeigt , wie für die vorhergesagten Werte von einem Null abgeschnitten negativen Binomialmodells Bootstrap - Konfidenzintervall erhalten Null abgeschnitten negative binomiale . In Kombination liefert dies hoffentlich genügend Beispiele, um es mit vorhergesagten Werten aus einem Null-Inflations-Poisson zum Laufen zu bringen. Möglicherweise erhalten Sie auch einige Grafikideen :)quelle
Error in X.vlm.save %*% coefstart : non-conformable arguments
.