Я новичок в GLMM в R, и у меня есть несколько вопросов о моих анализах.
Я пытаюсь проанализировать полевой эксперимент по удалению семян. Я предложил 10 семян (ПРЕДЛАГАЕМЫХ) 6 видов (ВИДЫ) в 2 микробитах (ХАБИТАТ). Затем я посчитал удаленные семена (УДАЛЕННЫЕ) на 4 дня утром. У меня BLOCK как случайный фактор.
Мой советник предложил мне анализировать как бином в пакете lme4 с "glmer". Вот код:
m<-glmer(cbind(REMOVED1, OFFERED-REMOVED1) ~ HABITAT*SPECIES + (1|BLOCK), data=seeds, family=binomial)
После обобщения я изучил избыточную дисперсию с помощью следующей функции:
overdisp_fun <- function(model) {
rdf <- df.residual(model)
rp <- residuals(model,type="pearson")
Pearson.chisq <- sum(rp^2)
prat <- Pearson.chisq/rdf
pval <- pchisq(Pearson.chisq, df=rdf, lower.tail=FALSE)
c(chisq=Pearson.chisq,ratio=prat,rdf=rdf,p=pval)
}
и обнаружил высокую избыточную дисперсию, поэтому я перешел к отрицательному биномиальному распределению в пакет glmmTMB. Проблема здесь в том, что я не уверен, как переменная ответа:
nb1<-glmmTMB(cbind(REMOVED1, OFFERED-REMOVED1) ~ HABITAT*SPECIES + (1|BLOCK), data=seeds, family=nbim2(link="log")
эта опция не разрешена .. поэтому я попытался
nb2<-glmmTMB(REMOVED1/OFFERED ~ HABITAT*SPECIES + (1|BLOCK), data=seeds, family=nbim2(link="log")
У меня есть предупреждение: не- в модели nbinom2 учитывается целое число, поэтому я попытался
nb3<-glmmTMB(REMOVED1 ~ HABITAT*SPECIES + (1|BLOCK), data=seeds, family=nbim2(link="log")
, верна ли эта опция? если так, как я могу посчитать ПРЕДЛАГАЕМЫЕ семена? с weights=OFFERED? ¿
Я вижу в сводке параметр избыточной дисперсии, это как предыдущая функция для биномиальной модели?
Спасибо за помощь.