Мне нужно соответствовать Y_ij ~ NegBin(m_ij,k), отсюда и отрицательное биномиальное распределение для подсчета. Тем не менее, данные, которые я наблюдал, подвергаются цензуре, я знаю значение y_ij, но оно может быть больше, чем это значение. Запись логарифмической вероятности, идущей с этой проблемой:
ll = \sum_{i=1}^n w_i (c_i log(P(Y_ij=y_ij|X_ij)) + (1- c_i) log(1- \sum_{k=1}^32 P(Y_ij = k|X_ij)))
Где X_ij представляет расчетную матрицу (с интересующими ковариатами), w_i - вес для каждого наблюдения, y_ij - переменная ответа, а P(Y_ij=y_ij|Xij) - отрицательное биномиальное распределение, где m_ij=exp(X_ij \beta) \alpha - параметр сверхдисперсии.
Кто-нибудь знает, существует ли встроенный код в R, который можно использовать для получения этого?