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我正在尝试根据 R 中提供的一些代码来拟合一些模型（空间交互模型）。我已经能够让一些代码在 python 框架中使用 statsmodels 工作，但其中一些根本不匹配。我相信我为 R 和 Python 编写的代码应该给出相同的结果。有没有人看到任何差异？或者是否有一些根本的差异可能会导致事情失败？R 代码是与教程中给出的数字相匹配的原始代码（在此处找到：http ://www.bartlett.ucl.ac.uk/casa/pdf/paper181 ）。

R示例代码：

输出：

蟒蛇代码：

蟒蛇输出：

我正在尝试创建一个类似于链接上的情节的情节：http: //www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/nbreg.htm。

对于带有置信区间的预测结果图。下面列出了我正在使用的代码，对于我能够找到的所有内容，它与上面引用的网站上列出的代码相同。

但是，当我运行此代码时，当我尝试创建数据框 newdata2p 时出现以下错误

有人可以告诉我我做错了什么吗？

出现以下错误：

谢谢！

数据是一个向量，包含遗传连锁图上相邻标记之间的遗传距离。目的是识别适合数据的分布并识别异常值（如果有）。此处的异常值将是相邻的标记对，其间距大于给定数据的预期距离。

使用了来自“fitdistrplus”库的 Fitdist 函数。下面给出了使用伽马和泊松分布的示例。我很困惑这两个分布不会产生相同的图。我对伽玛示例中生成的分位数图和 pp 图感兴趣，但对泊松示例不感兴趣。

例子：

注意两个图之间的差异。

我想使用 ptweedie.series R 命令将 tweedie 复合 Poisson Gamma 拟合到我的损失数据中。我遇到了如何从 R 开始试穿的问题。在此先感谢。

我已经估计了我的参数，即 Gamma 的 mu、功率方差、色散、功率、形状和尺度参数，我有索赔数据，我想在 R 中拟合复合泊松 Gamma，我该如何从这里开始？我做了一些研究，发现 Tweedie 包更准确地说是命令 ptweedie.inversion 或 ptweedie.series。任何帮助和/或指南将不胜感激。谢谢

泊松回归在 My R 代码中如下所示：

现在我必须计算该因子的置信区间aerobics$x1（在没有的模型中，aerobics$x1因为这并不重要）。

这可能看起来很容易，但我对 R 不熟悉，我无法在任何地方找到答案......

谁能帮助我？

提前非常感谢！

数据：

我的模型：

我想绘制这样的东西：

但是，我绘制的模型显然与 不同的模型mod，没有z也没有quasiposson。

如何绘制类似 ggplot 但使用我的实际模型的东西？然而，我看过，predict当有多个解释时，我完全不知道该怎么做，就像我的情况一样。我不在乎这样做ggplot2

我知道数学，但是如何计算R中泊松和负二项分布下的预期零数？有什么功能可以这样做吗？

我按照此文档尝试将一组频率数据拟合到 R 中的泊松分布，但goodfit引发了许多警告：

freq是一个整数向量。它取自一个更大的整数向量来说明这里的问题。较大的整数向量具有类似于泊松的分布。

有什么问题freq，还是包的错误vcd？

我有一个索赔计数数据集，其中 y 作为索赔计数，16 个协变量，即 x1 到 x16（由 0 和 1 组成），我将其排列在一个名为 X 和 E 的设计矩阵中作为曝光（也称为偏移）。我正在尝试使用 JAGS 将泊松回归拟合到这个数据集。我为模型部分编写的代码如下：

}

我的问题是，1）如何将 X 和 beta 作为矩阵乘法来替换 log(lambda[i]) 右侧的冗长方程 2）如何将先验简化为单行？