visreg plot二项分布

Question

我正在研究不同预测因子（虚拟，分类和连续变量）对从海上鸟类获得的鸟类的存在的影响。为此，我使用了glmmadmb函数和binomial系列。

我绘制了响应变量和预测变量之间的关系，以评估模型拟合和每个预测变量的边际效应。为了绘制图形，我使用visreg函数，指定垂直轴的变换：

visreg(modelo.bn7, type="conditional", scale="response", ylab= "Bird Presence")

当我使用响应变量的原始比例（覆盖整个垂直轴）时，输出图表显示了非常宽的自信波段。如果图形没有变换，则自信频段较短但在不同级别的虚拟变量中具有相同的扩展。有谁知道如何用二项分布计算事故带？它能否反映我在估计系数或模型拟合中存在问题？

Answer 1

使用二项分布的p值计算置信带...有关详细说明，您可以在stats.stackexchange.com上询问。如果乐队非常宽（并且“广泛”的解释是主观的，并且主要基于你的目标），那么它表明你的估计可能不是很准确。高p值通常是由于用于构建模型的观察数量很少或不足。如果观察的数量很大，那么它确实表明不合适。