r - 如何解释零膨胀负二项式模型的输出？

Question

我正在使用零膨胀负二项式模型来分析丰度。它运行良好，但我不确定如何解释输出。

我知道当它变成截距时会丢失一个变量，但是输出中会丢失多个变量——这在 ZINB 输出的其他示例中很常见，但我不确定如何解释结果。例如，对于那里的环境也有沿海 - 那么这是否意味着河口和珊瑚礁的重要性和梯度只是与缺失的沿海而不是截距进行比较？丢失的沉积物类型也一样..

请帮忙！

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>summary(Nb1A)

Call:
zeroinfl(formula = f1A, data = Ultimate_SC_R_2, dist = "negbin", link = "logit")

Pearson residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-0.6105 -0.3590 -0.2789 -0.2066  5.9794 

Count model coefficients (negbin with log link):
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)           6.40935    1.19121   5.381 7.43e-08 ***
Habitat10unvegetated -2.01656    0.86634  -2.328 0.019929 *  
TotalSeagrass         0.06577    0.01858   3.539 0.000402 ***
Av.Canopy            -0.04940    0.04500  -1.098 0.272296    
Sediment.catmud      -5.25152    1.59195  -3.299 0.000971 ***
Sediment.catrubble   -7.03175    1.06278  -6.616 3.68e-11 ***
Sediment.catsand     -6.74054    0.99965  -6.743 1.55e-11 ***
EnvironmentEstuarine -2.65911    0.62553  -4.251 2.13e-05 ***
EnvironmentReef       1.26003    0.69237   1.820 0.068777 .  
Log(theta)           -0.88169    0.26765  -3.294 0.000987 ***

Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link):
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)           -10.772    146.400  -0.074    0.941
EnvironmentEstuarine   -1.433    231.085  -0.006    0.995
EnvironmentReef        11.210    146.399   0.077    0.939
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 

Theta = 0.4141 
Number of iterations in BFGS optimization: 28 
Log-likelihood: -198.1 on 13 Df
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标签： rsummary