Полунепрерывные данные со структурными и выборочными (истинными и ложными) нулями - PullRequest
0 голосов
/ 26 февраля 2019

Я имею дело с очень сложным в работе набором данных: плотность личинок рыб.Это полунепрерывные данные с 90% нулей и асимметричным распределением с очень очень большими значениями.

Одна проблема состоит в том, что мои нули имеют два источника: истинный и ложный, или структурный и выборочный.

Я видел модели, которые могут работать с этими двумя типами нулей, называемые моделями с нулевым раздувом, нотолько для подсчета данных.Я не видел модели для полунепрерывных данных, которые могут иметь дело с ложными нулями.Эти модели состоят из двух частей с логарифмическим или гамма-распределением, и все они принимают истинные нули.

Любая помощь, пожалуйста?

Вот часть моего набора данных: Мойответ - плотность личинок рыб (Dprochilodus).И у меня много нулей, но я не могу предположить, что все они истинно нули.То, что я хочу сказать: когда у меня ноль, это не значит, что не было личинок.Может быть потому, что я не смог их отобрать / обнаружить. Здесь приведены некоторые пояснения относительно различных моделей для истинных и ложных нулей

ponto            Dprochilodus      periodo    Dif_his.y            temp      
 Length:574         Min.   :  0.0000   I :278   Min.   :0.01571   Min.   :21.00  
 Class :character   1st Qu.:  0.0000   II:296   1st Qu.:0.09738   1st Qu.:24.00  
 Mode  :character   Median :  0.0000            Median :0.22505   Median :27.00  
                    Mean   :  0.5949            Mean   :0.25405   Mean   :26.87  
                    3rd Qu.:  0.0000            3rd Qu.:0.40296   3rd Qu.:29.01  
                    Max.   :134.7469            Max.   :0.89746   Max.   :33.00  
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...