膨らんだカウントデータモデルがないのはなぜですか？

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このpsclパッケージを使用して、インフレがゼロのカウントデータモデルに取り組んでいます。なぜ、1カウントのカウントデータモデルのモデルが開発されていないのだろう。また、なぜバイモーダル、つまりゼロおよび2インフレのカウントデータモデルの開発がないのですか。一度膨らませたポアソンデータを生成すると、glmwith family=poissonモデルも負の二項（glm.nb）モデルもデータにうまく適合するには不十分であることがわかりました。誰かが私の考えに光を当てることができれば、それは偏心かもしれませんが、それは私にとって非常に役に立ちます。

r generalized-linear-model zero-inflation poisson-regression

— 圧倒された
ソース

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私はこのためのソフトウェアに取り組むための助成金提案を一度書いたが、それは却下された。

— Peter Flom

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要求が少ないほど言うべきことはほとんどないので、人々はそれについてあまり言及しませんが、これまで行われなかったようなことではありません。それはあまり議論されなかったかもしれません。アイデアは、一般的な0ケースと実質的に異なる多くを実際に紹介していません。

— Glen_b-2016

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カウント 1膨張ポアソンモデルは、次のです。 $Y_i$

\begin{aligned} Pr (Y_{i} = 1) & = π_{i} + (1 - π_{i}) \cdot μ_{i} e^{- μ_{i}} \\ Pr (Y_{i} = y_{i}) & = (1 - π_{i}) \cdot \frac{μ_{i}^{y_{i}} e^{- μ_{i}}}{y_{i}!} when y_{i} \neq 1 \end{aligned}

$\begin{align}\Pr(Y_i = 1) &= \pi_i +(1-\pi_i)\cdot\mu_i\mathrm{e}^{-\mu_i}\\ \Pr(Y_i = y_i) &= (1-\pi_i)\cdot\frac{\mu_i^{y_i}\mathrm{e}^{-\mu_i}}{y_i!} \qquad \text{when } y_i\neq 1 \end{align}$

ここで、ポアソン平均＆ベルヌーイ確率は、適切なリンク関数を通じて予測子に関連しています。同様のモデルを定義して、選択した値の確率を上げることができます。 $\mu_i$ $\pi_i$

それでも、ゼロには、カウントする数の中で特別な（かつては物議を醸す）位置があります。ある意味、カウントするものがないことを表します。そして、モデル化したいさまざまな現象全体に関連する傾向があるのは、「1」対「その他の数」の区別ではなく、「何もない」対「何か」の区別です。、2、...カウント＆まったくカウントしない別のカウント。

— Scortchi-モニカの回復
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ご回答ありがとうございます。ゼロカウントが他のカウントよりも多くの関心を引いた理由を説明した方法に同意します。それでも、私は詳細学びたいと思っワン膨張したカウントデータモデルを。共変量を使用した1膨張回帰モデルのコードをRで記述しようとすると、推定値が間違っていました。とで間違いを犯したと思います。それについてもっと学ぶのに役立つかもしれないテキスト/記事を私に推薦してくれませんか？score functionhessian matrix

— 圧倒

特に、1つの膨張したポアソンモデルのフィッティングについては何も知りません。1インフレはゼロインフレのわずかな変更にすぎないため、後者のインフレを読むことは役立つはずです。私はzeroinflコードにいくつかの変更を加える必要があると思います-ゼロインフレーションのポアソン尤度とスコアを上記のモデルに一致するように変更します（または、尤度を変更してスコアをに渡さないようにしますoptim）。もちろん、必要に応じて、ここやSOで参照したり、行き詰まっているものを手伝ったりすることもできます。

— Scortchi-モニカの回復

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RパッケージにVGAMはvglm、あらゆる種類のポアソン風のモデルに適合するために使用できる関数があります。これを使用して、1つの膨張したモデルを指定できますvglm(Y~X,family=oipospoisson(),data=data)。詳細はこちらをご覧ください。

— ジャスティン
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