Сообщение об ошибке указывает, что используемая вами версия mgcv не поддерживает эти расширенные семейства, которые в противном случае поддерживаются функцией gam() mgcv.
К счастью, решение вашей проблемы тривиально, поскольку Саймон Вуд теперь реализовал эту функцию (расширенные семейства в пределах bam()) из версий 1.8-19, как указано в ChangeLog:
1.8-19
** bam() теперь принимает расширенные семьи (т.е. nb, tw, ocat и т. д.)
Текущая версия 1.8-22 исправляет некоторые ошибки, связанные с функциями, которые вы ищете, поэтому убедитесь, что вы обновились до последней версии.
Вот пример модифицированный из ?ziP
## function to simulated zip data
rzip <- function(gamma,theta= c(-2,.3)) {
## generate zero inflated Poisson random variables, where
## lambda = exp(gamma), eta = theta[1] + exp(theta[2])*gamma
## and 1-p = exp(-exp(eta)).
y <- gamma; n <- length(y)
lambda <- exp(gamma)
eta <- theta[1] + exp(theta[2])*gamma
p <- 1- exp(-exp(eta))
ind <- p > runif(n)
y[!ind] <- 0
np <- sum(ind)
## generate from zero truncated Poisson, given presence...
y[ind] <- qpois(runif(np,dpois(0,lambda[ind]),1),lambda[ind])
y
}
library('mgcv')
## Simulate some ziP data...
set.seed(1);n<-400
dat <- gamSim(1,n=n)
dat$y <- rzip(dat$f/4-1)
b <- bam(y ~ s(x0) + s(x1) + s(x2) + s(x3),
family = ziP(), data = dat)
Что дает мне следующую подогнанную модель:
> summary(b)
Family: Zero inflated Poisson(-1.855,1.244)
Link function: identity
Formula:
y ~ s(x0) + s(x1) + s(x2) + s(x3)
Parametric coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.97426 0.04988 19.53 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Approximate significance of smooth terms:
edf Ref.df F p-value
s(x0) 2.396 2.989 2.336 0.0759 .
s(x1) 2.784 3.464 77.217 <2e-16 ***
s(x2) 7.397 8.317 59.364 <2e-16 ***
s(x3) 1.235 1.428 0.269 0.5888
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Deviance explained = 69%
fREML = 593.94 Scale est. = 1 n = 400
person
Gavin Simpson
schedule
14.11.2017
