glmmTMB - AR1协方差结构 - 条件公式和零膨胀公式中参数数量不同

Question

我试图理解为什么在条件公式中指定 AR-1 协方差结构估计 2 个参数（就像它应该的那样），但在零通货膨胀公式中指定时估计许多参数。下面显示了一个使用模拟数据的小示例（复制自“使用 glmmTMB 的协方差结构”教程）。

n <- 25                                              ## Number of time points
x <- MASS::mvrnorm(mu = rep(0,n),
                   Sigma = .7 ^ as.matrix(dist(1:n)) )    ## Simulate the process using the MASS package
y <- x + rnorm(n)                                   ## Add measurement noise

times <- factor(1:n, levels=1:n)
head(levels(times))

group <- factor(rep(1,n))

dat0 <- data.frame(y, times, group)

library(glmmTMB)
model <- glmmTMB(y ~ ar1(factor(times) + 0 | group), ziformula = ~ ar1(factor(times) + 0 | group), data=dat0, family = gaussian())
summary(model)

模型结果如下所示：-

结果看起来与预期相反，因为 AR-1 应该只估计两个参数：sigma（在条件模型中报告为“Std.Dev.”）和 rho（在条件模型中报告为“Corr”）。有人能解释一下吗？

我的理解是正确的还是有缺陷的？是我遗漏了什么还是包裹有问题？

Answer 1

这是一个打印问题，可能应该报告给 glmmTMB 问题列表。

尽管

summary()

打印了完整的相关矩阵，但您可以推断实际上只估计了一个参数：相关矩阵任何列中的值 (-0.98, 0.95, -0.93, 0.91, -0.89, . ..) 表示相关参数逐渐提高到更高的幂 (

phi^i

)。您还可以看到所有方差和标准差都是相同的。所以事实上

glmmTMB

is 仅估计两个参数（std dev = 0.003747，phi = -0.98），它只是以笨拙的方式报告结果。