Код для повторных мер, пуассоновской регрессии в R?

Question

Я пытаюсь запустить модель, которая следует распределению Пуассона и журналу связи с повторными измерениями. Предметы - это штаты, и каждый год я записываю результат, который считается. Давайте сделаем вид, что его количество хот-догов сделано. Мне также нужно использовать компенсацию для населения штата, потому что я хочу, чтобы количество хот-догов делалось в год на миллион человек.

Я искал везде, но не могу найти правильный код.

Мне нужно, чтобы это было сделано в R - я знаю, как это сделать в SAS - просто используйте proc genmod, оператор повторных измерений и оператор смещения и обратите внимание на структуру корреляции. Но я не могу понять это здесь.

Я пробовал это, но это не работает:

fm1 <- gls(hotdogs ~ Unemploy + Ketchup, family=poisson(link = log), offset= lnpop, data=LSss,
           correlation = corAR1(form = ~ 1 | stateID))

glmmPQL(hotdogs ~ Unemploy + Ketchup, ~1 | StateID, family = poisson(link = "log"), offset=lnpop,
    data = LSss)

Answer 1

Вы можете использовать lme4 или gamlss.Например:

lme4::glmer(hotdogs ~ offset(log(pop)) + Unemploy + Ketchup + (1|stateID),
            family = poisson, data = LSss)

или

gamlss::gamlss(hotdogs ~ offset(log(pop)) + Unemploy + Ketchup + random(stateID),
               family = PO(), data = LSss)

Предполагается, что pop является столбцом в данных LSss, как ответ и предикторы.