Я установил несколько моделей с использованием glmer из пакета lme4 и сделал выбор модели с помощью MuMIn::dredge() с последующим усреднением модели.Мой ответ - частота появления животного перед ловушками камеры (непрерывно, количество фотографий за 100 часов работы камеры);предикторами являются минимальные расстояния от ловушки камеры до категорий ландшафта в метрах, иногда при взаимодействии с дневной фазой (день / ночь).
Ответ показывает гамма-распределение, но чтобы модель работала, я имелчтобы преобразовать мой ответ, добавив 1, поскольку гамма-распределение не может обработать неположительные данные, и довольно много моих точек данных были нулями, как показано на этой гистограмме:
Кроме того, мне пришлось масштабировать предикторы, в противном случае я получил предупреждения о сходимости, такие как
Модель почти неопознаваема: большое отношение собственных значений - Масштабные переменные?
Я сделал это сscale(..., center = TRUE).
Моя формула модели выглядит следующим образом:
mod <- glmer(Species_Frequency ~ scaled_Minimal_Distance1 +
scaled_Minimal_Distance2 +
(scaled_Minimal_Distance3 * Dayphase),
data = data,
na.action = na.fail,
family = Gamma(link = "log"),
control = glmerControl(optimizer = "bobyqa"))
Теперь я хочу построить результаты mod, используя plot(allEffects(mod)).
Для построения графика я выполняю обратное масштабирование своих предикторов в allEffects -объекте, получая доступ к
allEffects(mod)[["scaled_Minimal_Distance1"]][["x"]][["scaled_Minimal_Distance1"]] и действуя, как показано Здесь .Я также хотел бы изменить свой ответ, чтобы сделать сюжет более понятным.В противном случае всегда нужно иметь в виду, что 1 на оси Y - это фактически 0, 2 - 1 и т. Д. Может ли кто-нибудь помочь мне в том, как это сделать?,
Большое спасибо заранее.