AGE-PERIOD-COHORT (APC) 报错
Error in eval(family$initialize) : 'Poisson'分布族不能用负数
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Age-Period-Cohort Error in eval(family$initialize) : 'Poisson'分布族不能用负数
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引自免费微信小程序:皆我百晓生
在R语言中,遇到"eval(family$initialize) : 'Poisson' distribution family cannot be used with negative values"这个错误,通常是因为你在尝试使用Poisson回归模型来分析数据,而数据中存在负值或者非整数值。Poisson分布是用于建模离散、非负整数观测值的概率分布,所以它不适用于包含负数的数据。
解决这个问题的方法有几种,具体取决于你的数据和研究目标:
- 数据预处理:确保你的因变量(响应变量)只包含非负整数值。如果你的数据原本应该是计数但出现了负值,可能需要检查数据录入是否有误。例如,你可以将所有负数替换为0(但这可能会引入偏移),或者修正这些异常值。如果数据中有小数点,考虑是否可以合理地将其转换成整数(比如乘以某个常数后取整)。
# 将负数替换为0 df$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)
- 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。
- 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)
- 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。
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