トレンドのゼロインフレーション回帰とゼロインフレーション負の二項回帰の使用

Question

私は、ゼロインフレーションポアソン（zip）とゼロインフレーション負の二項（zinb）回帰を使用して、カウントデータの時間的傾向を検出しています6つの病院で報告されています）、ゼロと過分散の可能性があります。 私はpscl packageを使用していくつかのコードを書いており、私の目標は病院間の傾向を比較することです。

ジップとzinbショー負の動向に対し

Counts<- read.csv("data.csv", header = T) 
Years= Counts$X 
Ho1= Counts$Ho1 
Ho2= Counts$Ho2 
Ho3= Counts$Ho3 
... ......... 
... .......... 
require(pscl) 

zip1 <- zeroinfl(Ho1 ~ Years, dist = "poisson") 

zinb4 <- zeroinfl(Ho4 ~ Years, dist = "negbin") 

しかし、私はいくつかのデータをプロットするとき、それはやや増加傾向を示して

ここでは一例です：

ジップ結果：

zip1 
    Call: 
    zeroinfl(formula = Ho1 ~ Years, dist = "poisson") 

Count model coefficients (poisson with log link): 
(Intercept)  Years 
    -4.836815  0.002837 

Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link): 
(Intercept)  Years 
    467.2323  -0.2353 

このモデルの傾向（勾配）は-0.235であり、普通の最小二乗（OLS）を使用したときの傾向= 0.043です。 私の理解では、zipとOLSの両方が少し異なるはずです。

私のコードが正しくないかもしれないと思っていたのですが、何か不足しています。

は、私はあなたがカウントを増やしますYearsが増加すると任意の考えや提案

Answer 1

をいただければ幸いです（=高応答と少ないゼロ）とあなたはゼロインフレを下げます（=高応答と少ないゼロ）。したがって、モデルの両方のコンポーネントでの効果は同期しているように見え、OLSの結果と一致します。