在R中拟合零膨胀泊松分布
问题描述:
我有一个计数数据的矢量,它强烈地位于分散和零膨胀的位置。在R中拟合零膨胀泊松分布
的载体是这样的:
i.vec=c(0,63,1,4,1,44,2,2,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,3,0,0,2,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,6,1,11,1,1,0,0,0,2)
m=mean(i.vec)
# 3.040816
sig=sd(i.vec)
# 10.86078
我想以适应分配到这一点,这我强烈怀疑将是零膨胀泊松(ZIP)。但是我需要进行重要性测试来证明ZIP分配适合数据。
如果我有一个正态分布,我可以使用包vcd中的函数goodfit()进行卡方检验,但我不知道可以对零膨胀数据执行任何测试。
答
这是一种方法
# LOAD LIBRARIES
library(fitdistrplus) # fits distributions using maximum likelihood
library(gamlss) # defines pdf, cdf of ZIP
# FIT DISTRIBUTION (mu = mean of poisson, sigma = P(X = 0)
fit_zip = fitdist(i.vec, 'ZIP', start = list(mu = 2, sigma = 0.5))
# VISUALIZE TEST AND COMPUTE GOODNESS OF FIT
plot(fit_zip)
gofstat(fit_zip, print.test = T)
在此基础上,它看起来并不像ZIP是一个不错的选择。
属于stats.stackexchange.com也许? – Spacedman