我是这个gamlss包的新手，想检查我是否使用了正确的家庭比例数据（处理后的树种覆盖率），该数据范围在零和一之间。根据文档，这种类型的数据的正确分布族是 BEINF（Beta 膨胀），因为它允许 0 和 1 值。数据高度零膨胀，43/82 的观测值为零响应，3/82 的值为 1。我运行以下模型：

m1 <- gamlss(y ~ x1 + x2, 
sigma.formula=~1, 
nu.formula=~x1 + x3 + x4, 
tau.formula=~x5, 
family=BEINF, 
data=df)

平均响应值（和 SE）由下式给出：

pred <- predict(m1, type='response', se.fit=T)

看起来有道理。

我还对获得零响应的概率（即治疗后没有目标物种个体的概率）感兴趣。但是，当我尝试提取 nu 参数的拟合值（我认为这是获得零值的概率）时，使用：

prednu <- predict(m1, type="response", what="nu")

我得到了 0.01-44.6 范围内的响应预测值，我觉得这很奇怪。我已经对模型拟合数据和新数据进行了尝试，结果相同。但是，当我使用family=ZAGA（即零调整伽马分布，它允许响应没有上限）时，我得到的预测值介于 0 和 1 之间，对于 nu 参数的响应，这似乎更合理。

因此，我对我的方法有 3 个问题：

1. 对于介于零和一之间的零膨胀比例数据，BEINF 是否是分布族的正确选择，并且包括零和一值？

2. 是否predict(m1, type="response", what="nu")给出获得零响应的概率？

3. 为什么会predict(m1, type="response", what="nu")给出远远超出有界范围的值？$[0,1]$

如果有帮助，我们很乐意提供数据。

您可以就我的数据集正确使用这些 gamlss 功能提供任何帮助，我们将不胜感激。亲切的问候，

PS – 这个问题已经在一周前发送给 GAMLSS 团队，但尚未得到答复。