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我正在尝试使用包使用零膨胀泊松回归构建一些模型pscl，并且在操纵了变成 的输出对象之后zeroinfl，我发现做residuals(fm_zip)不等于fm_zip$residuals.

以下是我正在谈论的示例：

library("pscl")
data("bioChemists", package = "pscl")
fm_zip <- zeroinfl(art ~ . | 1, data = bioChemists)
names(fm_zip)
fm_zip$residuals
residuals(fm_zip)
all.equal(fm_zip$residuals,residuals(fm_zip))
qplot(fm_zip$residuals,residuals(fm_zip))

正如您可能意识到的那样，结果并不相同。我会说这两种方式都是等价的，但似乎它们不是。你能解释一下这有什么问题吗？根据残差 R 帮助，这两种选择应该返回差异(observed - fitted)。相比之下，我对普通的线性回归做了同样的事情，它们是相等的。

我的 R 版本是：

sessionInfo()
R version 3.0.1 (2013-05-16)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)...

并且包版本是pscl_1.04.4

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要获得相同的结果，您应该设置type为response（默认情况下为 pearson）

 all.equal(fm_zip$residuals,residuals(fm_zip,'response'))
[1] TRUE

来自?residuals.zeroinfl：

残差方法可以计算原始残差（观察到的 - 拟合）和 Pearson 残差（由方差函数的平方根缩放的原始残差）。

perason方差定义为：

mu <- predict(fm_zip, type = "count")
phi <- predict(fm_zip, type = "zero")
theta1 <- switch(fm_zip$dist, poisson   = 0, 
                              geometric = 1, 
                              negbin    = 1/object$theta)
variance <- fm_zip$fitted.values * (1 + (phi + theta1) * mu)

编辑 不要犹豫阅读后面的代码，它通常是学习的来源，您也可以避免许多混淆。要获取背后的代码S3 method residuals.zeroinfl，您可以使用以下内容：

getS3method('residuals','zeroinfl')
于 2013-07-22T17:57:59.130 回答