r - 试图在 r 中为 GLMM 选择合适的分布

Question

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！

标签： rfitdistrplus