Modelo de efeitos mistos binomial negativo inflado a zero em R

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Existe um pacote que preveja a estimativa do modelo de efeitos mistos binomiais negativos inflados a zero em R?

Com isso quero dizer:

Inflação zero, onde você pode especificar o modelo binomial para inflação zero, como na função zeroinfl no pacote pscl:
```
zeroinfl (y ~ X | Z, dist = "negbin")
```
onde Z é a fórmula para o modelo de inflação zero;
Distribuição binomial negativa para a parte de contagem do modelo;
Efeitos aleatórios especificados de forma semelhante à função lmer do pacote lme4.

Entendo que o glmmADMB pode fazer tudo isso, exceto que a fórmula para inflação zero não pode ser especificada (é apenas uma interceptação, ou seja, Z é apenas 1). Mas existem outros pacotes que podem fazer tudo isso?

Serei muito grato por sua ajuda!

— Nikita Samoylov
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Estou procurando a mesma coisa. Acho que glmmADMB é o que eu quero, mas não consigo executá-lo.

— Gregmacfarlane 7/12/12

Gostaria de saber se os pacotes ZIM ou aod podem ou não fazer o que você quer fazer.

— Graeme Walsh

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Como atualização, o pacote glmmTMB de Ben Bolker suporta um modelo misto linear generalizado inflado a zero (ZIGLMM).

— 22418 JWilliman

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Eu acho que este é o pacote que você precisa: glmmADMB. Eu baixei aqui: http://otter-rsch.com/admbre/examples/glmmadmb/glmmADMB.html

Como ainda tinha alguns problemas para executá-lo, segui as instruções fornecidas neste link e agora funciona bem http://glmmadmb.r-forge.r-project.org/

Espero que isto ajude!

— RocioC
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Observe que este pacote permite apenas o ajuste de um termo constante para a parte com inflação zero do modelo.

— user2390246

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O pacote pscl fornece um modelo Poisson inflado com zero. Eu não acho que ele pode fazer um modelo binomial negativo, mas pode ser um lugar para começar. O artigo JSS vinculado também discute pacotes relacionados, o que pode levar ao que você está procurando.

— Charlie
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O pacote pscl faz (agora) permite modelos binomial negativo utilizandozeroinfl(..., dist = "negbin", ...)

— user2390246

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Dependendo do que você está tentando fazer, você pode querer olhar para o pacote aster . Os modelos Aster permitem a análise conjunta de múltiplas variáveis com diferentes distribuições de probabilidade e foram recentemente atualizados para permitir efeitos aleatórios . Eles foram projetados para análise da história de vida e funcionarão em situações nas quais você pode dividir sua resposta em partes distintas com diferentes distribuições (por exemplo, sobrevivência = Bernoulli, reprodução = Poisson). Eles podem lidar com a "inflação zero" modelando a maioria dos zeros como bernoulli e o restante da resposta como binomial negativo.

Você encontrará muita documentação aqui:

http://www.stat.umn.edu/geyer/aster/

— JohnSG
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