百分比和亮度

时间:2018-07-30 10:36:35

标签: r lme4

我正在尝试构建这种类型的glmer模型:

glmer(MR~ Temperature*Elevation*Transect + Size + (1|Number_I), data=mortality2, family=binomial(link=logit))

响应变量对应于在研究growth生长时暴露于不同温度处理的of的死亡率。我将MR计算为每个围栏的(enclosure死亡数量/实验开始时的number数量)。因此,MR值介于0到1之间。我最初以为使用Poisson系列,但我以百分比计算时,确实有Poisson无法处理的小数。然后,我阅读了一些讨论,并尝试使用family=binomial(link=logit)。但是,我不确定这是我应该使用的家庭。而且,我收到以下错误消息错误:

    Error in pwrssUpdate(pp, resp, tol = tolPwrss, GQmat = GQmat, compDev = compDev,  : 
  Downdated VtV is not positive definite
In addition: Warning messages:
1: Some predictor variables are on very different scales: consider rescaling 
2: In eval(expr, envir, enclos) :
  non-integer #successes in a binomial glm!

我试图重新缩放变量'Number_I',但它没有任何改变。可变尺寸不是连续的,而是描述了两组尺寸:“ 4-5mm”或“ 6-7mm”。

我还尝试添加: control = glmerControl(optimizer =“ bobyqa”,optCtrl = list(maxfun = 2e5))

但是似乎错误消息变得最糟了:

Warning messages:
1: Some predictor variables are on very different scales: consider rescaling 
2: In eval(expr, envir, enclos) :
  non-integer #successes in a binomial glm!
3: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
  unable to evaluate scaled gradient
4: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
  Model failed to converge: degenerate  Hessian with 2 negative eigenvalues

我的数据如下:

    Transect Population Elevation Temperature  Size Number_I Number_F Nbre_dead `Survival (%)`
     <dbl>      <chr>     <dbl>       <dbl> <chr>    <dbl>    <dbl>     <dbl>          <dbl>
1        1        ZHA      1600          15 4-5mm        7        5         2       71.42857
2        1        SEB       800          15 4-5mm       16        8         8       50.00000
3        1        JUB       200          15 4-5mm       15        8         7       53.33333
4        1        ZHA      1600          15 6-7mm        7        6         1       85.71429
5        1        SEB       800          15 6-7mm        3        2         1       66.66667
6        1        JUB       200          15 6-7mm        6        2         4       33.33333
         SR Mortality....        MR Replicat
1 0.7142857      28.57143 0.2857143        1
2 0.5000000      50.00000 0.5000000        1
3 0.5333333      46.66667 0.4666667        1
4 0.8571429      14.28571 0.1428571        1
5 0.6666667      33.33333 0.3333333        1
6 0.3333333      66.66667 0.6666667        1

我可以使用family = binomial(link = logit)吗?如何使模型正常工作?

谢谢。

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