拟合负二项式模型

Question

我正在为以下模型运行负二项式模型。复制本文Association Between Gun Law Reforms

中表3的结果

di = ln（ni）+β00+β10yeari + ei，i = 1997，…，2013

其中，d =原始死亡率，n =处于危险状态的人年和年为1997年至2013年。

以上模型用于估计趋势（以相对 （1997-2013）期间死亡人数的年死亡率变化

如何在R中适合此模型。有关R中语法的任何建议。 也有人可以解释什么是β00和β10？我应该如何选择这些值？

下面是我的数据框中的值

Cons(2, _)

下面是我的值dput（dataframe）

Nil

我计算出avgsuicidegun的基本年使用量为（suicidegun * 100000）/ personyearsatrisk，平均每年有100,000人。

avgsum是avgsuicidegun和avghomocidegun的总和

下图显示了每年枪支平均死亡率趋势。此图中请参考1997年至2013年的趋势线：

。

我正在尝试找到涉及FireArms的死亡人数/每100000人口（95％CI）的年死亡率的趋势估计值

Answer 1

我同意@Grubbmeister的观点，您对模型的描述看起来很奇怪。可能应该是：

要适合此模型：

## compute total gun deaths per year
gundata <- transform(gundata, guntotal=suicidegun+homocidegun)
library(MASS)
g1 <- glm.nb(guntotal ~ 1 + year + offset(log(personyearsatrisk)),
       data=gundata)

要提取所需的系数：

coef(g1)  
coef(summary(g1))
1-exp(coef(g1)["year"])  ## 0.04903379

“年”系数为-0.05027，这意味着枪支死亡人数以每年5％的速度减少；通过上面的计算可以得出更精确的值（即每年减少4.9％）。

我仅快速浏览了您链接的论文，但此处的系数（exp(coef(g1)["year"])）似乎与他们为1997-2013年期间趋势所引用的0.951值相符（这是预期的乘性在一年内枪支死亡率下降；负二项式模型使用对数链接函数）。

Answer 2

我不太了解如何对已对数转换的预测变量使用负二项式分布，因为它是为整数数据设计的。

无论如何...我们将继续努力。我还没有进行任何日志转换，但是要做到这一点，请将@RequestMapping(value = "/multiAnswer", method = RequestMethod.POST) public Response submitAnswer(SubmitMultiAnswerRq rq) { return service.submitAnswer(rq); } public class SubmitMultiAnswerRq { private List<SubmitAnswerRq> answers; //getter and setter } 放在必须转换的变量周围。

您还应该提供以下代码行：

log()

您要求的beta是最终模型中的常数，您可以通过以下方式获取它：

death$avgsum<-((death$homocidegun+death$suicidegun)/death$personyearsatrisk)*100000

    install.packages("MASS")
    library("MASS")
    mod<-glm.nb(avgsum~year, data= death)
    #to check the residuals
    plot(mod)



#However, I don't think a negative binomial distribution works with this data, so I'd just use a simple linear regression instead:

mod1<-lm(avgsum~year, data= death)

要获取负二项式模型的R2值：

summary(mod)