R / Stata软件包用于零截断的负二项式GEE？

这是我的第一篇文章。我非常感谢这个社区。

我正在尝试分析被零截断的纵向计数数据（响应变量= 0的概率为0）和均值=方差，因此在泊松上选择了负二项式分布。

我排除的功能/命令：

[R

• R中的gee（）函数不考虑零截断或负二项式分布（即使加载了MASS包也不）
• R中的glm.nb（）不允许使用不同的相关结构
• VGAM软件包中的vglm（）可以利用正负二项式族，但它与Stata的ztnb命令（请参见下文）存在相同的问题，因为我无法使用非独立的相关结构来重新拟合模型。

斯塔塔

• 如果数据不是纵向的，那么我可以使用Stata包ztnb来运行分析，但是该命令假定我的观察是独立的。

由于各种方法论/哲学上的原因，我也排除了GLMM。

现在，我已经开始考虑Stata的xtgee命令（是的，我知道xtnbreg也会做同样的事情），该命令既考虑了非独立相关结构又考虑了负二项式族，但没有考虑零截断。使用xtgee的另一个好处是，我还可以计算qic值（使用qic命令）来确定响应变量的最佳拟合相关结构。

如果R或Stata中有一个程序包/命令可以考虑1）宾果式族，2）GEE和3）零截断，我想知道。

我非常感谢您可能有任何想法。谢谢。

-凯西

对于R，有两个选项可供考虑，我充其量只是对这两个选项充斥而已。

第一个是pscl程序包，它可以非常灵活地适应零截断的充气和跨栏模型。该pscl软件包建议使用该sandwich软件包，该软件包提供“用于横截面，时间序列和纵向数据的模型鲁棒标准误差估计器”。因此，您可以拟合您的计数模型，然后使用该sandwich程序包考虑数据的纵向性质来估计残差的适当协方差矩阵。

第二种选择是查看geepack看起来可以执行所需操作的程序包，但仅适用于已知theta的负二项式模型，因为它适合R glm()函数可以使用的任何类型的GLM （因此请使用MASS的family函数） 。

第三种选择引起了人们的注意：gamlss它是附加软件包gamlss.tr。后者包括一个函数gen.trun()，该函数可以gamlss()灵活地将其支持的任何分布转换为截断的分布-例如，您可以指定在0负二项式分布处的左截断。gamlss()本身包括对随机效应的支持，应考虑数据的纵向性质。但是，现在还不清楚是否需要在模型中使用协变量的至少一个平滑函数，还是可以像在GLM中那样将所有事物建模为线性函数。

嗯，很好的第一个问题！我不知道能满足您确切要求的软件包。我认为Stata的xtgee是一个不错的选择，如果您还指定vce(robust)给出Huber-White标准错误的选项，或者vce(bootstrap)这很实际。这些选项中的任何一个都将确保即使忽略模型的零位错误，也能始终如一地估计标准误差，而忽略了零截断。

剩下的问题是忽略零截断会对您感兴趣的点估计产生什么影响。值得快速搜索一下是否有关于此的一般文献，即不一定在GEE环境中-我以为您可以肯定地假设任何这样的结果在GEE案例中也将是相关的。如果找不到任何内容，则始终可以使用零截断和已知效果估计来模拟数据，并通过模拟来评估偏差。

我的论文也有同样的问题。在Stata中，我只是用两个对xtgee的调用构建了一个自定义.ado程序。

为此，我发现Partha Deb，Willard Manning和Edward Norton撰写的“建模医疗保健成本和计数”幻灯片/程序很有用。他们没有谈论纵向数据，但这是一个有用的起点。

我正在寻找有关glmmADMB解释的答案，并且看到了您的帖子。我知道已经很久了，但是我可能会找到答案。

使用跨栏模型时，请查看glmmADMB软件包。您必须将数据分析分为两部分：其中一项仅处理无零数据。您可以添加混合效果并选择分布。条件是数据必须是零膨胀的，我不知道这是否满足您的要求！无论如何，希望您早就发现了！