在R中拟合零膨胀泊松分布

Question

我有一个计数数据的矢量，它强烈地位于分散和零膨胀的位置。

的载体是这样的：

i.vec=c(0,63,1,4,1,44,2,2,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,3,0,0,2,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0, 
0,0,0,0,0,0,0,0,6,1,11,1,1,0,0,0,2) 
m=mean(i.vec) 
# 3.040816 
sig=sd(i.vec) 
# 10.86078 

我想以适应分配到这一点，这我强烈怀疑将是零膨胀泊松（ZIP）。但是我需要进行重要性测试来证明ZIP分配适合数据。

如果我有一个正态分布，我可以使用包vcd中的函数goodfit（）进行卡方检验，但我不知道可以对零膨胀数据执行任何测试。

Answer 1

这是一种方法

# LOAD LIBRARIES 
library(fitdistrplus) # fits distributions using maximum likelihood 
library(gamlss)   # defines pdf, cdf of ZIP 


# FIT DISTRIBUTION (mu = mean of poisson, sigma = P(X = 0) 
fit_zip = fitdist(i.vec, 'ZIP', start = list(mu = 2, sigma = 0.5)) 

# VISUALIZE TEST AND COMPUTE GOODNESS OF FIT  
plot(fit_zip) 
gofstat(fit_zip, print.test = T) 

在此基础上，它看起来并不像ZIP是一个不错的选择。