Использование случайного эффекта уровня наблюдения для моделирования чрезмерной дисперсии в данных подсчета и получения предупреждения о единственном совпадении - PullRequest
0 голосов
/ 31 марта 2020

Я подгоняю glmer с распределением ошибок и журналом связи, чтобы проверить влияние мужской группы (лечение, контроль) на время, затраченное на конкретную c репродуктивное поведение (секунды, таким образом, считается целое число). Мой случайный фактор представлен женской идентичностью, поскольку одна и та же женщина сочетается как с обработанной, так и с контрольной группой.

glmer<-glmer(behaviour~group + (1|ID_female), family=poisson, data=behaviour)

Поскольку модель имеет избыточный разброс: 3364,749 на 12 степеней свободы (соотношение: 280,396) Я ввожу случайный множитель второго уровня наблюдения:

glmer<-glmer(behaviour~group + (1|ID_female) + (1|observation),family=poisson, data=behaviour)

Таким образом я корректирую избыточную дисперсию (Остаточное отклонение: 3,08 на 11 степеней свободы, соотношение: 0,28), но я получаю предупреждение об исключительной подгонке :

граница (единственное число) подходит: см. ?isSingular

Как я мог бы иметь дело с этим по-другому? Большое спасибо.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...