У меня большой набор данных для вида X1. Они были собраны с помощью измерения расстояния по перпендикуляру, которое позволяет создать вероятность обнаружения для всех наблюдений с использованием максимальной вероятности с включением ковариат, таких как растительный покров.
Из этой модели я предсказал вероятность обнаружения для каждого из моих наблюдений в наборе данных.
Набор данных содержит значения подсчета X1 для 213 участков, которые были обследованы дважды за сезон (в течение 3 различимых сезонов) в течение 7 лет. После расчета вероятности обнаружения наблюдения на событие съемки, на участок были агрегированы. Таким образом, всего было получено 8733 наблюдения.
Я хочу смоделировать счет X1 в ответ на переменные среды, учитывая вероятность обнаружения
Так что я работаю в lme4 с помощью функции glmer.nb для учета большого числа нулей и чрезмерного рассеивания моих данных
моя модель выглядит примерно так:
glmer.nb(countX1 ~ VEG1 + VEG2 + (1|PlotID))
Мои вопросыявляется: Как я могу добавить смещение к этой модели, которое имеет смысл захватить выходные данные моей функции обнаружения в окончательной модели?
По дикой догадке это может выглядеть так:
glmer.nb(countX1 ~ VEG1 + VEG2 + (1|PlotID) + offset(log(detection.p))
Поскольку я использую вероятность, для проверки смещения данных «в правильном направлении» требуется немного больше внимания. Помните, что моя вероятность обнаружения (значения 0-1) подразумевает, что наблюдения countX1 с низкой вероятностью быть замеченными (около 0) должны быть увеличены в большей пропорции, чем наблюдения countX1 с высокой вероятностью быть увиденными. Это попытка компенсировать несовершенное обнаружение животных из-за изменения среды обитания.
По-другому я ищу способ кодирования смещения, чтобы получить что-то вроде такого эффекта -> countX1/detection.p. Я также рассмотрел бы использование аргумента weights, если это считается более подходящим для моего желаемого результата.
глядя на проверенный крест, я нашел это , которое довольно близко к тому, что я ищу, но не имеет дело с вектором, содержащим вероятности.