Zero inflated opções binárias

Argumentos passados ​​para zeroinfl. control na configuração padrão. Detalhes Os modelos de contagem zero-inflados são modelos de mistura de dois componentes que combinam uma massa de ponto em zero com uma distribuição de contagem apropriada. Assim, existem duas fontes de zeros: os zeros podem vir tanto da massa pontual como da componente de contagem. Normalmente o modelo de contagem é um Poisson ou regressão binomial negativa (com log link). A distribuição geométrica é um caso especial do binômio negativo com parâmetro de tamanho igual a 1. Para modelar o estado não observado (zero versus contagem), um modelo binário é usado que captura a probabilidade de inflação zero. No caso mais simples, apenas com um intercepto mas potencialmente contendo regressores. Para este modelo de inflação zero, um modelo binomial com diferentes links pode ser usado, tipicamente logit ou probit. A fórmula pode ser usada para especificar ambos os componentes do modelo: Se uma fórmula de tipo y x1 x2 é fornecida, então os mesmos regressores são empregados em ambos os componentes. Isto é equivalente a y x1 x2 x1 x2. Naturalmente, um conjunto diferente de regressores poderia ser especificado para a contagem e componente de inflação nula, e. Y x1 x2 z1 z2 z3 dando o modelo de dados de contagem y x1 x2 condicional em () o modelo de inflação zero y z1 z2 z3. Um modelo de inflação simples, onde todas as contagens zero têm a mesma probabilidade de pertencer ao componente zero podem ser especificados pela fórmula y Deslocamentos podem ser especificados em ambos os componentes do modelo relativo ao modelo de contagem e inflação zero: y x1 deslocamento (x2) Z1 z2 deslocamento (z3). Onde x2 é usado como um deslocamento (isto é, com o coeficiente fixado a 1) na componente de contagem e z3 analogamente na componente de inflação nula. Pela regra indicada acima y x1 offset (x2) é expandido para y x1 offset (x2) x1 offset (x2). Em vez de usar o wrapper offset () dentro da fórmula. O argumento offset também pode ser empregado, que define um deslocamento apenas para o modelo de contagem. Assim, a fórmula y x1 eo deslocamento x2 é equivalente à fórmula y x1 offset (x2) x1. Todos os parâmetros são estimados pela máxima verossimilhança usando optim. Com opções de controle definidas em zeroinfl. control. Os valores iniciais podem ser fornecidos, estimados pelo algoritmo EM (maximização da expectativa), ou por glm. fit (o padrão). Os erros padrão são derivados numericamente usando a matriz de Hessian retornada pelo optim. Consulte zeroinfl. control para obter detalhes. O objeto modelo montado retornado é de classe zeroinfl e é semelhante aos objetos glm ajustados. Para elementos como coeficientes ou termos uma lista é retornada com elementos para o zero e contagem de componentes, respectivamente. Para detalhes veja abaixo. Um conjunto de funções de extração padrão para objetos modelo montados está disponível para objetos da classe zeroinfl. Incluindo métodos para as funções genéricas de impressão. resumo. Coef Vcov. LogLik. Resíduos. prever. Montado. Termos. Model. matrix. Consulte predict. zeroinfl para obter mais detalhes sobre todos os métodos. Valor Um objeto da classe zeroinfl. Uma lista com componentes incluindo