R:零膨胀模型的预测()不返回 se.fit

Question

我正在尝试为使用函数 zeroinfl() 设置的零膨胀模型计算置信区间

如果我使用函数从线性模型或 GLM 计算它们

predict(glm, newdata, type = "response", se.fit = TRUE) 

它工作正常并返回 $fit、$se.fit、$df 和 $residual.scale 的值(我不知道最后两个输出代表什么 - 对此的澄清也非常感谢)。

但是，当我用零膨胀模型替换 glm 时，我只得到 $fit 的值。

举个例子:(我不知道如何使用 set.seed - 所以不要怪我)

set.seed(123)
a <- data.frame(participant = c(1:10),
                activity = c(round(abs(rnorm(10)))), 
                METmin = c(round(abs(rnorm(10)))),
                Var4 = c(round(abs(rnorm(10)))),
                Var5 = c(round(abs(rnorm(10)))))

b <- data.frame(participant = c(1:10),
                     activity = c(round(abs(rnorm(10)))), 
                     METmin = c(round(abs(rnorm(10)))),
                     Var4 = c(round(abs(rnorm(10)))),
                     Var5 = c(round(abs(rnorm(10)))))
identical(a,b) #FALSE
model <- zeroinfl(METmin~activity + Var4 + Var5, data = a)
predict(model, newdata = b, type = "response", se.fit = T)

有谁知道这里出了什么问题以及我如何计算这些标准误差？

非常感谢。

Answer 1

不幸的是，zeroinfl(和hurdle)对象的predict() 方法没有se.fit 目前的论点。如果你想探索这个，你要么必须使用蒙特卡罗方法(通过从系数估计的分布中得出)，要么查看包 lsmeans 中的 zeroinfl 方法。可以用于您的目的。