R'de lmer () ile Poisson GLMM'de aşırı dağılım nasıl test edilir?

12

Aşağıdaki modele sahibim:

> model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop
  +(1|landscape),family=poisson)

... ve bu özet çıktı.

> summary(model1)
Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation 
Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop 
         +      (1 | landscape) 
  AIC  BIC logLik deviance
 4057 4088  -2019     4039
Random effects:
 Groups    Name        Variance Std.Dev.
 landscape (Intercept) 0.74976  0.86588 
Number of obs: 239, groups: landscape, 45

Fixed effects:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)  2.6613761  0.1344630  19.793  < 2e-16 
sMFS1        0.3085978  0.1788322   1.726  0.08441   
sAG1         0.0003141  0.1677138   0.002  0.99851    
sSHDI1       0.4641420  0.1619018   2.867  0.00415 
sbare        0.4133425  0.0297325  13.902  < 2e-16 
seasonlate  -0.5017022  0.0272817 -18.390  < 2e-16 
cropforage   0.7897194  0.0672069  11.751  < 2e-16
cropsoy      0.7661506  0.0491494  15.588  < 2e-16

Correlation of Fixed Effects:
           (Intr) sMFS1  sAG1   sSHDI1 sbare  sesnlt crpfrg
sMFS1      -0.007                                          
sAG1        0.002 -0.631                                   
sSHDI1      0.000  0.593 -0.405                            
sbare      -0.118 -0.003  0.007 -0.013                     
seasonlate -0.036  0.006 -0.006  0.003 -0.283              
cropforage -0.168 -0.004  0.016 -0.014  0.791 -0.231       
cropsoy    -0.182 -0.028  0.030 -0.001  0.404 -0.164  0.557

Muhtemelen aşırı dağılmış, ama bunu tam olarak nasıl hesaplayabilirim?

Çok teşekkürler.

— susie
kaynak

Qcc paketindeki qcc.overdispersion.test öğesini deneyin .

— Penguin_Knight

4

Lme4 paketini kullanmak konusunda bilgili değilim, ancak bir Poisson modeli ile uğraşırken aşırı dağılım olup olmadığını öğrenmenin bir yolu, artık sapmayı artık serbestlik dereceleriyle karşılaştırmaktır. Bunların aynı olduğu varsayılır, bu nedenle artık sapma artık serbestlik derecelerinden daha büyükse, bu aşırı dağılımın bir göstergesidir. Ayrıca, eşit dağılma varsayımının Cameron & Trivedi testi de var, ancak yine de, bunun lme4 paketi tarafından gerçekleştirilip gerçekleştirilemeyeceğinden emin değilim.

— Graeme Walsh

3

@Penguin_Knight: qcc.overdispersion.testuygun görünmüyor ( bir modelde değil, ham binom verilerinde aşırı dağılım test eder )

— Ben Bolker

4

Lmer () ve diğer GLMM fitting yazılımı ile GLMM'deki diğer birçok yararlı tidbit arasında, aşağıdaki web sayfasında GLMM'lerde aşırı dağılımla nasıl başa çıkabilirim? Başlıklı bölüme bakın.

http://glmm.wikidot.com/faq

— ndoogan
kaynak

Bu bir cevaptan çok bir yorumdur. Belki de bağlantıdaki bilgilerin bir özetini vererek genişletebilir misiniz?

— gung - Monica'yı eski

0

AER (s.33) paketi , GLM'lerle kullanılabilecek Cameron & Trivedi eşitlik varsayımı testine sahiptir.

AER::dispersiontest(model1)

— daszlosek
kaynak

2

Uygulama genellikle sorulardaki önemli içerikle karıştırılsa da, kod değil istatistik, makine öğrenimi vb. Hakkında bilgi sağlamak için bir site olmamız gerekir. Kod sağlamak da iyi olabilir, ancak lütfen bu dili koddan cevabı tanıyacak ve çıkaracak kadar iyi okuyan insanlar için metindeki önemli cevabınızı hazırlayın.

— gung - Monica'yı eski