Question

目标：使用负二项分布运行GEE以分析R

中的数据集

这个问题被问到here，但答案是〜5岁，我想知道是否有新的发展。我总结了我的数据，然后概述了我是如何尝试找到解决方案的。

我的模型（使用Poisson而不是使用包geeglm的负二项分布成功运行）：

m1 <- geeglm(Diract ~ Dir*Rec + Year + offset(LnScan), 
             family = poisson("log"), data = Direct, id = ID, corstr = "exchangeable")

数据为here

Diract ：区间结果变量，董事（B组或C组中的“Dir”）与收件人的行为计数（A组，B组或C组的“Rec”）。范围从0开始-4，过度分散。
Dir * Rec ：感兴趣的主要预测因子，两个因素的相互作用（导演和接受者组）。动物属于3组（生命阶段）之一：A，B，C 年度：数据收集年份（2010年，2011年，2012年）目标系列：具有日志链接功能的负二项式

在三年的学习期间，有些人（约5人）在数据收集期间从一个群体转变为另一个群体。我为每位董事制定了多项措施（年内和年内）。例如，对于整个研究而言活着的个体具有针对三年研究中的每一个的针对A，B和C组的行为的计数（总计= 9计数）。有些人在三年内被观察到，有些人只被观察了一两年。

最初我在SPSS中使用了GEE，我可以访问的软件。在SPSS中，QIC值表明负二项式更适合我的数据与Poisson。

通过上面的Stackoverflow链接建议

Solution1 ：使用library("sos")和findFn("{generalized estimating equation}")查找运行GEE的R中的软件包。我检查了建议的所有14个包。 geepack缺乏负二项式家庭; Zelig，JGEE，pseudo，aftgee，etm，wgeesel，MethylCapSig和miLineage杠杆{ {1}}。 geepack，MESS，PGEE和spind缺少负二项式，threeboost仅用于序数结果。

Ben Bolker在Nabble上建议

Solution2 ：“我会在MASS包中尝试glmmPQL。我认为你不能完全获得负二项式以这种方式回归，但你绝对可以得到一个quasipoisson模型。我认为可以交换 correlation对应于glmmPQL命令中的correlation = corCompSymm（）。“

我的错误消息尝试：

repolr

glmmPQL出错（Diract~DirPar * RecPar + offset（LnScan）+年，随机= ~1 |：找不到函数“corCompSymm”

如果有人有提示或解决方案，我会对任何事情持开放态度。非常感谢你！

Answer 1

多年来，这个问题被问过很多次，遇到相同的问题并寻找答案几个小时后，我遇到了这个问题。两种解决方案：

geeM软件包允许使用负二项式族
通过R reticulate包导入python statsmodels模块并调用R中的gee拟合函数，该函数允许负二项式族

在R中用GEE模拟负二项分布数据的任何更新？

1 个答案: