如何在 R 中将零膨胀 GLM 截距设置为正值?
How to set zero-inflated GLM intercept to positive in R?
我正在尝试使用 zeroinfl 函数 运行 一些零膨胀的 GLM,但其中很多都给我负截距,这对我的变量没有意义。有没有办法将截距设置为零以上?谢谢!
例如:
zeroinfl(formula = crab.burrows.m2 ~ Algae, data = vegdata)
Pearson residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.0557 -1.0557 -0.7236 0.1067 11.8967
Count model coefficients (poisson with log link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 2.40350 0.03991 60.216 <2e-16 ***
Algae 0.03964 0.02067 1.918 0.0551 .
Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.30108 0.20093 -1.498 0.1340
Algae 0.18556 0.09047 2.051 0.0403 *
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Number of iterations in BFGS optimization: 1
Log-likelihood: -525.5 on 4 Df```
对于模型的“Zero-inflation”部分,您不需要将截距设置为零。
zero-inflation 模型有两部分:
计数部分(输出的高位)不应有负截距。
零通货膨胀部分 对观测值是否为零进行建模。这是用 logit 或 probit 模型估计的,反过来可以有负截距。
我正在尝试使用 zeroinfl 函数 运行 一些零膨胀的 GLM,但其中很多都给我负截距,这对我的变量没有意义。有没有办法将截距设置为零以上?谢谢! 例如:
zeroinfl(formula = crab.burrows.m2 ~ Algae, data = vegdata)
Pearson residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.0557 -1.0557 -0.7236 0.1067 11.8967
Count model coefficients (poisson with log link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 2.40350 0.03991 60.216 <2e-16 ***
Algae 0.03964 0.02067 1.918 0.0551 .
Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.30108 0.20093 -1.498 0.1340
Algae 0.18556 0.09047 2.051 0.0403 *
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Number of iterations in BFGS optimization: 1
Log-likelihood: -525.5 on 4 Df```
对于模型的“Zero-inflation”部分,您不需要将截距设置为零。
zero-inflation 模型有两部分:
计数部分(输出的高位)不应有负截距。
零通货膨胀部分 对观测值是否为零进行建模。这是用 logit 或 probit 模型估计的,反过来可以有负截距。