我有一个相对较小的数据集（160个观察值），其中我的大量响应变量为零或非常小（例如131/160的值为0；范围为0-1.56）。我本来打算使用GLMM并选择合适的发行版，但是却找不到合适的发行版。我尝试了伽玛，对数正态，威布尔和Beta。
我想尝试（并向我推荐）泊松和负二项式，以及零膨胀泊松，但是当我尝试使用fitdist（在fitdistr中查看它们如何适合时）我收到以下错误消息：
fitpois <- fitdist(variable_scaled, "pois")
optim中的simpleError（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，...）：初始值 在'vmmin'中不是无限的> 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)
有关导致错误代码的原因的任何建议？
非常感谢您！