使用新数据进行零膨胀 GAM 预测

Question

在零膨胀的 GAM (ziplss) 中，当 1) 我使用新数据和 2) 计数部分具有不在零 inflation 部分。对于未在零 inflation 部分中表示的每个分类变量都有一个警告。

这是一个可重现的例子：

library(mgcv)
library(glmmTMB)
data(Salamanders)   
Salamanders$x <- rnorm(nrow(Salamanders), 0, 10)

zipgam <- gam(list(count ~ spp * mined + s(x) + s(site, bs = "re"),
                ~ spp),
           data = Salamanders, family = ziplss, method = "REML")

preds.response <- data.frame(Predict = predict(zipgam, type = "response"))

nd <- data.frame(x = 0, spp = "GP", mined = "yes", site = Salamanders$site[1])      
nd$pred <- predict(zipgam, newdata = nd, exclude="site")

我在任何地方都没有看到这个，这很奇怪，告诉我我可能做错了什么（否则这将在搜索结果中可用）。将不胜感激。

Answer 1

我认为这只是实现中的一个不恰当之处。我看到的警告是：

Warning message:
In model.matrix.default(Terms[[i]], mf, contrasts = object$contrasts) :
  variable 'mined' is absent, its contrast will be ignored

这是无害的（至少在这种情况下；我没有检查其他情况）并且是因为只有一个object$contrasts而生成的，并且它包含有关 mined 的详细信息，但此变量不存在于第二个线性预测变量中，因此 R 警告它将忽略 mined 变量的对比，但这仅在为模型的零 inflation 部分。计数部分正确使用 mined 变量和正确的对比。

您可能会争辩说，让 $contrasts 成为一个列表，每个线性预测变量一个将是一个更好的设计，然后将使用以下方法创建模型矩阵：

model.matrix.default(Terms[[i]], mf, contrasts = object$contrasts[[i]])

但我不知道这是否会破坏 mgcv.

中的其他所有内容

目前 $contrasts 此模型只是：

> zipgam$contrasts
$spp
[1] "contr.treatment"

$mined
[1] "contr.treatment"

$spp
[1] "contr.treatment"

这已经显示出一些冗余。

使用新数据进行零膨胀 GAM 预测

zero-inflated GAM prediction with newdata

r

predict

gam