Age-Period-Cohort Error in eval(family$initialize) : 'Poisson'分布族不能用负数

Question

AGE-PERIOD-COHORT (APC) 报错
Error in eval(family$initialize) : 'Poisson'分布族不能用负数

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在R语言中，遇到"eval(family$initialize) : 'Poisson' distribution family cannot be used with negative values"这个错误，通常是因为你在尝试使用Poisson回归模型来分析数据，而数据中存在负值或者非整数值。Poisson分布是用于建模离散、非负整数观测值的概率分布，所以它不适用于包含负数的数据。

解决这个问题的方法有几种，具体取决于你的数据和研究目标：

1. 数据预处理：确保你的因变量（响应变量）只包含非负整数值。如果你的数据原本应该是计数但出现了负值，可能需要检查数据录入是否有误。例如，你可以将所有负数替换为0（但这可能会引入偏移），或者修正这些异常值。如果数据中有小数点，考虑是否可以合理地将其转换成整数（比如乘以某个常数后取整）。

# 将负数替换为0
df$your_variable <- ifelse(df$your_variable < 0, 0, df$your_variable)

# 或者将小数部分四舍五入到最接近的整数
df$your_variable <- round(df$your_variable)

1. 如果你的数据实际上是连续的，但你想使用Poisson回归进行建模（这通常是出于数据的正态性或其他统计原因），你可以尝试对数据进行对数变换，使得数据更符合Poisson分布的要求。

# 对因变量取自然对数
df$log_your_variable <- log(df$your_variable + 1) # 加1是为了避免对数运算中的零

然后用对数后的数据拟合Poisson回归模型。

1. 如果你的数据不适合Poisson分布，可能需要选择其他类型的回归模型。例如，对于负值或连续数据，你可以考虑使用负二项分布（NegBinomial regression），这是一个更为宽松的模型，可以处理超过Poisson分布的方差。在MASS包中有一个函数glm.nb()可以实现这一点：

library(MASS)

# 假设你的数据集叫df，因变量是y，自变量是x1, x2
model_nb <- glm.nb(y ~ x1 + x2, data = df)
summary(model_nb)

1. 另一种可能是你的数据具有周期性和世代效应，这正是AGE-PERIOD-COHORT模型所关注的。在这种情况下，你可能需要调整模型设置，确保没有错误地将负数输入到了模型中。检查你的年龄、时期和世代变量是否正确编码，并且没有意外地包含了负数。

请根据你的具体情况进行相应的调整，并尝试重新运行你的模型。如果还有问题，提供更多的上下文信息，我可以进一步协助你。