我有一个相对较小的数据集(160 个观察值),其中很大一部分我的响应变量为零或非常小(例如,131/160 值为 0;范围 0-1.56)。我最初计划使用 GLMM 并选择合适的分布,但一直未能找到合适的分布。我尝试过 gamma、log-normal、Weibull 和 beta。
我想尝试(并且曾向我推荐)泊松和负二项式,以及零膨胀泊松,但是当我尝试使用fitdist
(in fitdistr
) 查看这些拟合时,我收到以下错误消息:
fitpois <- fitdist(variable_scaled, "pois")
优化中的简单错误(par = vstart,fn = fnobj,fix.arg = fix.arg,obs = 数据,gr = 梯度,ddistnam = ddistname,hessian = TRUE,方法 = meth,lower = lower,upper = Upper,.. .): 'vmmin' 中的初始值不是有限的> fitdist(variable_scaled, "pois") 中的错误:函数 mle 无法估计参数,错误代码为 100
我尝试使用以下方法缩放数据以避免数据中的值恰好为零:
variable_scaled <- (variable-min(variable)+0.001)/(max(variable)-min(variable)+0.002)
关于导致错误代码的任何建议?
太感谢了!