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modelobject$残差和R包pscl中的残差（modelobject）之间有什么区别？

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modelobject$残差和R包pscl中的残差（modelobject）之间有什么区别？,r,models,pscl,R,Models,Pscl,我尝试使用零膨胀泊松回归，使用pscl包构建一些模型，在操作了输出对象（变成zeroinfl）之后，我发现做残差（fm_-zip）并不等于fm_-zip$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(

我尝试使用零膨胀泊松回归，使用
pscl
包构建一些模型，在操作了输出对象（变成
zeroinfl
）之后，我发现做
残差（fm_-zip）
并不等于
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))
软件包验证为
pscl_1.04.4

感谢您的帮助。

要获得相同的结果，您应该将
类型设置为
响应（默认情况下为pearson）

从
？残差.zeroinfl
：

残差法可以计算原始残差（观测-拟合）和
皮尔逊残差（按方差平方根标度的原始残差）
功能）


perason
差异定义为：


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)



谢谢@agstudy。这些是
残差（fm_-zip）
标准化残差吗？或者它们代表什么？@Nestorghh我编辑了我的答案以了解更多细节。希望现在很清楚了。非常感谢您的回答@agstudy。这很有帮助。

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



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)



getS3method('residuals','zeroinfl')