具有零膨胀数据的GAMM

是否可以为R中的零膨胀数据拟合GAMM（广义加法混合模型）？

如果不是，是否可以针对GA中的负二项式或准Poisson分布拟合零膨胀数据的GAM（广义加性模型）？（我发现用于泊松分布的COZIGAM :: zigam和mgcv：ziP函数）

除了mgcv及其零膨胀的Poisson族（ziP()和ziplss()），您还可以查看Paul-ChristianBürkner 的brms软件包。它可以拟合分布模型（在这里，您不仅可以建模均值，还可以像计数函数一样将模型的零通胀成分建模为协变量的函数）。

您可以分别通过简单一维或各向同性二维样条或各向异性张量乘积样条的s()和t2()项在任意线性预测变量（均值/计数，零膨胀部分等）中包括平滑。它支持零膨胀的二项式，泊松，负二项式和beta分布，以及零一膨胀的beta分布。它还具有针对Poisson和负二项式响应的障碍模型（其中模型的计数部分为舍位分布，以便不再产生零计数）。

brms使用STAN拟合这些模型，因此它们完全是贝叶斯模型，但这将需要您学习一组新的接口来提取相关信息。也就是说，有几个软件包仅提供用于此任务的支持功能，而brms编写了利用这些辅助软件包的帮助程序功能。您需要安装STAN，并且需要C ++编译器，因为brms将使用R定义的模型编译为STAN代码进行评估。

该glmmTMB软件包提供了这一点，并在最近的bioRxiv论文中进行了描述：Brooks等。（2017）。使用glmmTMB bioRxiv，doi：10.1101 / 132753 建模零充气计数数据。

加文·辛普森（Gavin Simpson）也为此提供了一篇不错的博客文章，可以glmmTMB与之mgcv进行比较：使用mgcv拟合计数和零膨胀计数GLMM。