моделирование бета-биномиальной регрессии

Question

Допустим, этот простой пример:

treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2),labels = c("placebo", "treated"))
improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)),levels = c(1, 2, 3),labels = >c("none", "some", "marked"))
numberofdrugs<-rpois(84, 50)+1
healthvalue<-rpois(84,5)
y<-data.frame(healthvalue,numberofdrugs, treatment, improved)
test<-lm(healthvalue~numberofdrugs+treatment+improved, y)

Что мне делать, когда я хочу оценить бета-биномиальную регрессию с помощью R? Кто-нибудь знаком с этим? Любая мысль приветствуется!

Answer 1

Я не вижу, как этот пример относится к бета-биномиальной регрессии (т. Е. Вы сгенерировали данные подсчета, а не (число из общего возможного)).Для имитации бета-биномиальных данных см. rbetabinom в либо , emdbook или rmutil пакетах ...

library(sos); findFn("beta-binomial") находит ряд полезных отправных точек, включая

• aod (анализ сверхдисперсных данных), betabin функция
• betabinomial семейство в VGAM
• hglm упаковка
• emdbook пакет (для dbetabinom) плюс mle2 пакет