Як перевірити на наддисперсію в Poisson GLMM з lmer () в R?

12

У мене є така модель:

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

... і це підсумок.

> 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

Це, мабуть, перерозподіл, але як саме я це обчислюю?

Дуже дякую.

— susie
джерело

Спробуйте qcc.overdispersion.test у пакеті qcc .

— Penguin_Knight

4

Я не добре розбираюся у використанні пакету lme4, але один із способів з’ясувати, чи є надмірна дисперсія при роботі з моделлю Пуассона, - це порівняння залишкового відхилення з залишковими ступенями свободи. Вони вважаються однаковими, тому якщо залишкове відхилення більше, ніж залишкові ступені свободи, це вказує на перевищення дисперсії. Існує також тест Cameron & Trivedi про припущення про рівномірну дисперсію, але знову ж таки, я не впевнений, чи може це виконати пакет lme4.

— Graeme Walsh

3

@Penguin_Knight: схоже, це не qcc.overdispersion.testпідходить (тестує на перевищення дисперсії у сировинних біноміальних даних, а не в моделі)

— Бен Болкер,

4

Серед багатьох інших корисних ласощів щодо GLMM з lmer () та іншим програмним забезпеченням GLMM, ознайомтесь з розділом на наступній веб-сторінці під назвою Як я можу впоратися із наддисперсією в GLMM?

http://glmm.wikidot.com/faq

— ndoogan
джерело

Це скоріше коментар, ніж відповідь. Не могли б ви розширити її, можливо, надавши короткий виклад інформації за посиланням?

— gung - Відновити Моніку

0

У пакеті AER (с.33) є тест Cameron & Trivedi про припущення про рівномірну дисперсію, яке може бути використане з ГЛМ.

AER::dispersiontest(model1)

— даслосек
джерело

2

Хоча реалізація часто змішується з основним змістом у питаннях, ми, як передбачається, є сайтом для надання інформації про статистику, машинне навчання тощо, а не кодом. Буде добре також надати код, але, будь ласка, докладіть детальну відповідь у тексті для людей, які недостатньо добре читають цю мову, щоб розпізнати та витягнути відповідь з коду.

— gung - Відновіть Моніку