在R中拟合零膨胀泊松分布

Question

我有一个计数数据向量强烈过度分散和零膨胀.

矢量看起来像这样:

i.vec=c(0,63,1,4,1,44,2,2,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,3,0,0,2,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,6,1,11,1,1,0,0,0,2)
m=mean(i.vec)
# 3.040816
sig=sd(i.vec)
# 10.86078

我想为此分配一个,我强烈怀疑这将是一个零膨胀的泊松(ZIP).但是我需要进行显着性测试来证明ZIP分布符合数据.

如果我有正态分布,我可以使用包vcd中的函数goodfit()进行卡方拟合优度测试,但我不知道我可以对零膨胀数据执行的任何测试.

Answer 1

这是一种方法

# LOAD LIBRARIES
library(fitdistrplus)    # fits distributions using maximum likelihood
library(gamlss)          # defines pdf, cdf of ZIP


# FIT DISTRIBUTION (mu = mean of poisson, sigma = P(X = 0)
fit_zip = fitdist(i.vec, 'ZIP', start = list(mu = 2, sigma = 0.5))

# VISUALIZE TEST AND COMPUTE GOODNESS OF FIT    
plot(fit_zip)
gofstat(fit_zip, print.test = T)

基于此,它看起来不像ZIP是一个很好的选择.