模型对象$residual和R包pscl中的残差(模型对象)之间的任何差异

Question

我试图使用pscl包使用零膨胀泊松回归来构建一些模型，在处理了变成zeroinfl的输出对象后，我发现做residuals(fm_zip)不等于fm_zip$residuals。

下面是我所说的一个例子：

library("pscl")
data("bioChemists", package = "pscl")
fm_zip <- zeroinfl(art ~ . | 1, data = bioChemists)
names(fm_zip)
fm_zip$residuals
residuals(fm_zip)
all.equal(fm_zip$residuals,residuals(fm_zip))
qplot(fm_zip$residuals,residuals(fm_zip))

正如你可能意识到的那样，结果是不平等的。我想说，这两种方式是等效的，但似乎不是。你能解释一下这个怎么了吗？根据残差R的帮助，这两个备选方案应该返回差值(observed - fitted)。相比之下，我用普通的线性回归做了同样的事情，它们是相等的。

我的R版本是：

sessionInfo()
R version 3.0.1 (2013-05-16)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)...

包版本为pscl_1.04.4

感谢您的帮助。

Answer 1

要获得相等的结果，您应该将type设置为response（默认为pearson）

 all.equal(fm_zip$residuals,residuals(fm_zip,'response'))
[1] TRUE

来自?residuals.zeroinfl:

残差方法可以计算原始残差（观测-拟合）和Pearson残差（按方差平方根缩放的原始残差函数）。

perason方差定义为：

mu <- predict(fm_zip, type = "count")
phi <- predict(fm_zip, type = "zero")
theta1 <- switch(fm_zip$dist, poisson   = 0, 
                              geometric = 1, 
                              negbin    = 1/object$theta)
variance <- fm_zip$fitted.values * (1 + (phi + theta1) * mu)

编辑不要犹豫阅读后面的代码，这通常是一个学习的来源，你也可以避免许多混淆。要获得S3 method residuals.zeroinfl背后的代码，您可以使用以下内容：

getS3method('residuals','zeroinfl')