インフレ率がゼロのGAMM

RのゼロインフレデータにGAMM（一般化された加法混合モデル）を適合させることは可能ですか？

そうでない場合、ゼロインフレートされたデータに対してRに負の二項分布または準ポアソン分布をもつGAM（一般化された加法モデル）を当てはめることは可能ですか？（私はポアソン分布のCOZIGAM :: zigamおよびmgcv：ziP関数を見つけました）

加えて、mgcvとそのゼロ膨張ポアソン家族（ziP()とziplss()）、あなたはまたに見えるかもしれませんBRMSのポール・クリスチャンBürknerによってパッケージ。これは、分布モデルに適合できます（平均よりも多くの場合、モデルのゼロインフレコンポーネントは、count関数と同じように共変量の関数としてモデル化できます）。

あなたは（平均値/数、ゼロ膨張部、等のために）線形予測子を介してのいずれかで平滑化し含めることができるs()とt2()、それぞれ簡単な1次元または等方性2次元スプライン、または異方性テンソル積スプラインのための条件を。これは、ゼロ膨張2項、ポアソン、負の2項、およびベータ分布に加えて、ゼロ1膨張のベータ分布をサポートしています。また、ポアソンおよび負の二項応答のハードルモデルもあります（モデルのカウント部分は、ゼロカウントが生成されないように切り捨てられた分布です）。

brmsはSTANを使用してこれらのモデルに適合するため、完全にベイジアンですが、関連する情報を抽出するには、新しいインターフェイスのセットを学習する必要があります。とは言っても、このタスクだけをサポートする機能を提供するパッケージがいくつかあり、brmsにはこれらのセカンダリパッケージを利用するヘルパー関数が記述されています。あなたはSTANがインストールされて取得する必要がありますととして、あなたは、C ++コンパイラが必要になりますBRMSは evalutationためSTANコードにRを使用して定義としてモデルをコンパイルします。

glmmTMBブルックスら：パッケージには、この最近のbioRxivの論文に記載されています。（2017）。モデルゼロ膨張しカウントを持つデータglmmTMB、bioRxiv、DOI：10.1101 / 132753。

ギャビン・シンプソンはまた、比較の素敵なブログの記事があるglmmTMBとmgcv、この目的のために：mgcvで、カウントし、ゼロ膨張したカウントGLMMsフィッティング。