重复测量的代码，R 中的泊松回归？

Question

我正在尝试运行一个模型，该模型遵循泊松分布和具有重复测量的日志链接。主题是州，每年我都会记录一个结果，这是一个计数。让我们假装它的热狗数量。我还需要对州人口使用偏移量，因为我想要每百万人每年生产的热狗数量。

我到处寻找，但找不到正确的代码。

我需要在 R 中完成此操作——我知道如何在 SAS 中完成——只需使用 proc genmod、重复测量语句和偏移语句，并注意相关结构。但我无法在这里弄清楚。

这些我都试过了，还是不行：

fm1 <- gls(hotdogs ~ Unemploy + Ketchup, family=poisson(link = log), offset= lnpop, data=LSss,
           correlation = corAR1(form = ~ 1 | stateID))

glmmPQL(hotdogs ~ Unemploy + Ketchup, ~1 | StateID, family = poisson(link = "log"), offset=lnpop,
    data = LSss)

Answer 1

您可以使用lme4 或gamlss。例如：

lme4::glmer(hotdogs ~ offset(log(pop)) + Unemploy + Ketchup + (1|stateID),
            family = poisson, data = LSss)

或

gamlss::gamlss(hotdogs ~ offset(log(pop)) + Unemploy + Ketchup + random(stateID),
               family = PO(), data = LSss)

这假设pop 是数据LSss 中的一列，就像响应和预测变量一样。