对趋势使用零通胀回归和零通胀负二项式回归答案

【问题标题】：Using Zero-inflation regression and Zero-inflation negative binomial regression for trend对趋势使用零通胀回归和零通胀负二项式回归
【发布时间】：2017-06-14 00:05:42
【问题描述】：

我正在使用零通胀泊松 (zip) 和零通胀负二项式 (zinb) 回归来检测计数数据的时间趋势（6 家医院报告的 30 年内每年的死亡人数），这些数据可能为零和过度离散。我使用pscl package 编写了一些代码，我的目标是比较医院之间的趋势。

Counts<- read.csv("data.csv", header = T)
Years= Counts$X
Ho1= Counts$Ho1
Ho2= Counts$Ho2
Ho3= Counts$Ho3
...  .........
... ..........
require(pscl)

zip1 <- zeroinfl(Ho1 ~ Years, dist = "poisson")

zinb4 <- zeroinfl(Ho4 ~ Years, dist = "negbin")

但是当我绘制一些数据时，它显示出略微增加的趋势，而 zip 和 zinb 显示出负面趋势

这是一个例子：

压缩结果：

zip1
    Call:
    zeroinfl(formula = Ho1 ~ Years, dist = "poisson")

Count model coefficients (poisson with log link):
(Intercept)        Years  
  -4.836815     0.002837  

Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link):
(Intercept)        Years  
   467.2323      -0.2353

对于这个模型，趋势（斜率）为 -0.235，当我使用普通最小二乘法 (OLS) 时，趋势 = 0.043。我的理解是 zip 和 OLS 应该略有不同。

所以我在想也许我的代码不正确或者我遗漏了一些东西。

如果有任何想法和建议，我将不胜感激

【问题讨论】：

我担心，如果您真的有兴趣获得帮助，您将无法提供可重复的示例...

标签： r

【解决方案1】：

随着Years 的增加，您会获得越来越多的计数（= 更高的响应和更少的零）并且您会减少零通胀（= 更高的响应和更少的零）。因此，模型的两个组件中的效果似乎是同步的，并且与您的 OLS 结果一致。

【讨论】：