如何在R中拟合Conway-Maxwell-Poisson回归？

Question

我想用R中的一个响应和两个随机生成的协变量来拟合Conway-Maxwell-Poisson回归，我是如何拟合的？

library(COMPoissonReg)
  n1=200
  x1 = rnorm(n1,0,1)
  x2 = rnorm(n1,0,1)
 b0=0.05; b1=0.0025;b2=0.005;b7=0.0001
   
      y=b0+(b1*x1)+(b2*x2)
      y1=exp(y)
nu=exp(y)
  y2=rcmp(n1, y1,nu)
model = glm.cmp(y1 ~ x1+x2,formula.nu=x1+x2)

我在formula.default(object，env = baseenv())中发现以下错误:公式无效，请指导我拟合此模型？

Answer 1

对于上面的数据，您没有模拟过分散参数，因此您不能指定nu的公式。这是可行的，但您的因变量不是整数，因此它会抛出一个错误：

glm.cmp(y1 ~ x1+x2)

你可以像这样模拟数据，下面有一个过度分散的数据，所以你可以在nu的估计中看到：

n1=200
x1 = rnorm(n1,0,1)
x2 = rnorm(n1,0,1)
b0=0.05; b1=3;b2=2
   
mu=exp(b0+(b1*x1)+(b2*x2))
y = rnbinom(length(mu),mu=mu,size=1)

glm.cmp(y ~ x1+x2,data=df)