У меня есть набор данных с количеством птиц, подсчитанным с помощью одного метода (PIROP_Count), и количеством птиц, подсчитанным с помощью другого метода, где всегда выявляется меньше птиц (ECSAS_Count) за 5-минутную съемку. Мой набор данных также записывает Weather и SeaState во время каждого опроса. Я пытаюсь подогнать соотношение количеств ECSAS / PIROP к обобщенной линейной модели с отрицательным биномиальным распределением, используя glm.nb(), но я не совсем понимаю, как поступить, считая, что переменная ответа должна быть неотрицательным целым числом. Было предложено использовать смещенный термин, но у меня нет ясной фоновой статистики и кода, и я надеюсь, что кто-то сможет уточнить, как мне поступить.
glm_birds = glm.nb(ECSAS_Count ~ SeaState + Weather, offset(PIROP_Count), data = df_test)
summary(glm_kitchen.sink)
Правильно ли используется эта функция? И если да, то почему в моем резюме он отображается как weights = offset (PIROP_Count)?