Question

在零充气GAM（ziplss）中，当1）我使用新数据并且2）计数部分具有不在零充气部分中的分类变量时，我得到警告。对于零通货膨胀部分中未表示的每个分类变量，都有警告。

这是一个可重复的示例：

library(mgcv)
library(glmmTMB)
data(Salamanders)   
Salamanders$x <- rnorm(nrow(Salamanders), 0, 10)

zipgam <- gam(list(count ~ spp * mined + s(x) + s(site, bs = "re"),
                ~ spp),
           data = Salamanders, family = ziplss, method = "REML")

preds.response <- data.frame(Predict = predict(zipgam, type = "response"))

nd <- data.frame(x = 0, spp = "GP", mined = "yes", site = Salamanders$site[1])      
nd$pred <- predict(zipgam, newdata = nd, exclude="site")

我在任何地方都没有提到此内容，这很奇怪，告诉我我可能做错了什么（否则，它将在搜索结果中显示）。不胜感激。

Answer 1

我认为这只是实施过程中的一个小问题。我看到的警告是：

Warning message:
In model.matrix.default(Terms[[i]], mf, contrasts = object$contrasts) :
  variable 'mined' is absent, its contrast will be ignored

这是无害（至少在这种情况下；我没有检查其他情况），并且由于仅存在一个object$contrasts而产生，并且其中包含有关{{ 1}}，但第二个线性预测变量中不存在此变量，因此R警告它将忽略mined变量的对比度，但这仅在为零膨胀部分的模型矩阵建立时才会发生该模型。计数部分正确使用mined变量和正确的对比度。

您可能会争辩说，以mined作为列表，每个线性预测变量一个将是更好的设计，然后使用以下方法创建模型矩阵：

$contrasts

但是我不知道这是否会破坏 mgcv 中的所有其他内容。

此模型的当前model.matrix.default(Terms[[i]], mf, contrasts = object$contrasts[[i]])只是：

$contrasts

已经显示出一些冗余。

使用newdata进行零膨胀GAM预测

1 个答案: