Пакет CausalImpact в R не работает для модели Poisson bsts
Я хотел бы использовать пакет CausalImpact в R, чтобы оценить влияние вмешательства на количество случаев инфекционных заболеваний. Мы обычно характеризуем распределения числа случаев как пуассоновский или отрицательный бином. bsts() Функция позволяет нам указать семейство Пуассона. Однако при этом произошла ошибка в CausalImpact()
set.seed(1)
x1 <- 100 + arima.sim(model = list(ar = 0.999), n = 100)
y <- rpois(100, 1.2 * x1)
y[71:100] <- y[71:100] + 10
data <- cbind(y, x1)
pre.period <- c(1, 70)
post.period <- c(71, 100)
post.period.response <- y[post.period[1] : post.period[2]]
y[post.period[1] : post.period[2]] <- NA
ss <- AddLocalLevel(list(), y)
bsts.model <- bsts(y ~ x1, ss, family="poisson", niter = 1000)
impact <- CausalImpact(bsts.model = bsts.model,
post.period.response = post.period.response)
Error in rnorm(prod(dim(state.samples)), 0, sigma.obs) : invalid arguments
Это связано с тем, что bsts.model не имеет sigma.obs слот при генерации с использованием family="poisson",
Я делаю это правильно или есть другой способ использовать CausalImpact с данными Пуассона? (Я также хотел бы иметь возможность использовать отрицательные биномиальные данные, но я не буду слишком жадным).
И последнее, это лучшее место для решения проблем с кодированием CausalImpact? Я не увидел вкладку "Проблемы" на странице GitHub.