r - R の CausalImpact パッケージが Poisson bsts モデルで機能しない

Question

R の CausalImpact パッケージを使用して、感染症の症例数に対する介入の影響を推定したいと考えています。通常、症例数の分布は、ポアソン分布または負の二項分布として特徴付けられます。このbsts()関数により、ポアソン族を指定できます。ただし、これでエラーが発生しました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

これは、を使用して生成されたときに にスロットbsts.modelがないためです。sigma.obsfamily="poisson"

これを正しく行っていますか、またはポアソン データで CausalImpact を使用する別の方法はありますか? (負の 2 項データを使用できるようにしたいのですが、あまり欲張ることはありません)。

最後に、ここは CausalImpact の問題をコーディングするのに最適な場所ですか? GitHub ページに [問題] タブが表示されませんでした。