Использование регрессии нулевой инфляции и отрицательной биномиальной регрессии с нулевым инфляцией для тренда

Question

Я использую отрицательные биномиальные (zinb) регрессии отрицательного биномиального (zinb) и нулевой инфляции для определения временных трендов в данных счета (смертность в год за 30 лет в 6 больницах), которые могут иметь нули и Overdispersion. Я написал несколько кодов, используя pscl package, и моя цель - сравнить тенденции среди больниц.

Counts<- read.csv("data.csv", header = T) 
Years= Counts$X 
Ho1= Counts$Ho1 
Ho2= Counts$Ho2 
Ho3= Counts$Ho3 
... ......... 
... .......... 
require(pscl) 

zip1 <- zeroinfl(Ho1 ~ Years, dist = "poisson") 

zinb4 <- zeroinfl(Ho4 ~ Years, dist = "negbin") 

Но когда я сюжет некоторые данные, которые он показывает немного увеличивая тенденции в то время как молния и zi показывают негативные тенденции

Вот пример:

почтового результат:

zip1 
    Call: 
    zeroinfl(formula = Ho1 ~ Years, dist = "poisson") 

Count model coefficients (poisson with log link): 
(Intercept)  Years 
    -4.836815  0.002837 

Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link): 
(Intercept)  Years 
    467.2323  -0.2353 

для этой модели тренд (наклон) равен -0,235, и когда я использовал обычные наименьшие квадраты (OLS), тренда = 0,043. Я понимаю, что и zip, и OLS должны немного отличаться.

Так что я думал, может быть, мои коды неправильные или я чего-то не хватает.

Я был бы признателен за любые мысли и предложения

Answer 1

С увеличением Years вы получите увеличение отсчетов (= более высокие ответы и меньше нулей) и вы получаете уменьшая нулевую инфляцию (= более высокие ответы и меньше нулей). Таким образом, эффекты в обоих компонентах модели выглядят синхронно и соответствуют вашим результатам OLS.