我有一个包含135种物种，6种生活史特征（响应）和2种环境变量（预测因子）的数据集。我有兴趣使用Caper包进行pgls回归分析，以查看环境变量对每个生活史特征的影响。由于其中一个特征是女性体重，我计算了每个性状对女性体重的pgls回归，并使用多变量回归中的后续残差来对抗环境变量。为了检查回归诊断在针对体重的单变量特征回归中是否正常，我使用了plot.pgls（）。这些图表显示存在一些异常值。在一些在Caper中使用pgls的论文中，学生化残差> 3的数据点被排除在异常值之外。
感谢您的时间和帮助， PB
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我最近遇到过这个网站，其中有一个详细的例子，说明如何从Caper中的pgls（）计算标准化残差并诊断异常值。 http://www.anthrotree.info/wiki/pages/w5j9m8/7.5.html
PBA