全部 我正在使用 2017 年和 2018 年的死亡率数据库，按性别、年龄和我国地区分类。 此外，主要协变量是特定曲线 (people_wo_GB)。当我运行模型时，这些变量的估计值膨胀为零，people_wo_GB 更改值和符号除外。问题在于计数模型中得到的符号与初步观测数据相对应。 称呼： zeroinfl(公式 = cases.23 ~ offset(log(population)) + people_wo_gb.10 + 年龄 + 性别 + year + region3, data = decades_reg)
Pearson 残差： 最小值 1Q 中值 3Q 最大值 -2.5117 -0.5668 -0.2959 0.3675 6.4672
计算模型系数（带对数链接的泊松分布）：
估计标准。错误 z 值 Pr(>|z|)
（拦截）-1.782e+02 2.262e-01 -787.530 < 2e-16 ***
people_wo_gb.10 -2.101e-03 4.192e-04 -5.012 5.38e-07 ***
age 7.082e-02 2.853e-03 24.822 < 2e-16 ***
gender -7.618e-01 5.545e-02 -13.738 < 2e-16 ***
year 8.175e-02 NaN NaN NaN
区域 3 8.873e-02 1.046e-02 8.480 < 2e-16 ***
符号。代码：0 '' 0.001 '' 0.01 '' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
与计数模型一样，预计性别为负（男性患该病的几率较小），年龄为正（年龄越大患该病的风险越大），但在零膨胀模型中符号会发生变化。 你知道为什么会这样吗？
谢谢你的帮助！
试着理解我的问题，如果有人可以回答