У меня относительно небольшой набор данных (160 наблюдений), из которых очень большое число моих переменных отклика равно нулю или очень мало (например, значения 131/160 равны 0; диапазон 0-1,56).Изначально я планировал использовать GLMM и выбрать подходящий дистрибутив, но не смог найти подходящий.Я пробовал гамму, нормальный лог, Вейбулл и бета.
Я хотел бы попробовать (и рекомендовал мне) Пуассона и отрицательный бином, а также Пуассона с нулевым надуванием, но когда я пытаюсь увидеть, как они подходят, используя fitdist (в fitdistr), яполучить следующее сообщение об ошибке:
fitpois <- fitdist(variable_scaled, "pois")
simpleError in optim (par = vstart, fn = fnobj, fix.arg = fix.arg, obs = data, gr = градиент, ddistnam = ddistname,hessian = ИСТИНА, метод = мет, нижний = нижний, верхний = верхний, ...): начальное значение в 'vmmin' не является конечным> Ошибка в fitdist (variable_scaled, "pois"): функция mle не смогла оценить параметры, с кодом ошибки 100
Я пытался масштабировать данные, чтобы избежать наличия в данных значений, равных нулю, используя:
variable_scaled <- (variable-min(variable)+0.001)/(max(variable)-min(variable)+0.002)
Любые предложения относительно того, что вызывает ошибкукод?
Большое спасибо!