我是R的新手,现在正在运行geeglm()
。但是它带来了一些问题:
我已经检查了我的数据,没有NA,但仍然出现warning message:
In diff(as.numeric(id)) : NAs introduced by coercio.
我读到GEE软件包中没有负二项式族。 有人可以和我讨论吗?
这些是我的因素:
`Total <- as.numeric(freetick$Female + freetick$Male + freetick$Nymph +
freetick$Larva)
Habitat <- as.factor(freetick$Habitat)
Month <- as.factor(freetick$Month)
Location <- as.factor(freetick$Location)
Pellet <- as.numeric(freetick$Pellet)`
总数是tick的总和,栖息地是三种栖息地的类型,月份是我进行调查的时间,位置是我的研究地点,每2个月重复一次,颗粒是鹿粪便颗粒组的总和。
我认为警告消息来自数字的“总计”或“颗粒”。当我读取数据时,两者都没有NA或逗号,那么此警告消息是否表示我不知道的内容?
这就是我运行GEE的方式:
`total.tick<-freetick %>%group_by(Habitat,Month, Location)
%>%dplyr::summarise(total=sum(Total)) %>%
complete(Month, fill = list(tick.total = NULL))
total.tick[is.na(total.tick)==T]<-0
ttgee<- geeglm(Total~ Habitat + Month + Pellet +
Month*Habitat,id=Location,data=total.tick,
family=poisson,corstr = "ar1")`
对于第二个问题,我使用Poisson分布,因为软件包GEE中没有负二项式族。我之所以不使用GEE而不是GLMM的原因仅仅是因为结果来自“模型无法与max | grad |收敛”我之所以胖是因为我的样本量不够。除了重复定位因素外,我的GEE值也很适合我的数据。
最后,我使用dput()
复制了部分数据:
`structure(list(Location = c("牛頭", "牛口", "牛外", "觀-1", "觀-2",
"觀-3", "觀對", "柚子湖", "溫泉", "海參", "睡美人", "孔子", "夏卡爾",
"大白砂", "龜1", "龜2", "過前-1", "過前-2", "過前-3", "過前-4",
"過山-1", "過山-2", "過山-3", "過山-4", "過山-5", "空-1", "空-2",
"空-3", "空-4", "空-5", "空-6", "牛頭", "牛口", "牛外", "觀-1",
"觀-2", "觀-3", "觀對", "柚子湖", "溫泉", "海參", "睡美人", "孔子",
"夏卡爾", "大白砂", "龜1", "龜2", "過前-1", "過前-2", "過前-3"
), Habitat = c("草地", "草地", "草地", "草地", "草地", "草地",
"草地", "草地", "草地", "路邊", "路邊", "路邊", "路邊", "路邊",
"路邊", "路邊", "路邊", "路邊", "路邊", "路邊", "森林", "森林",
"森林", "森林", "森林", "森林", "森林", "森林", "森林", "森林",
"森林", "草地", "草地", "草地", "草地", "草地", "草地", "草地",
"草地", "草地", "路邊", "路邊", "路邊", "路邊", "路邊", "路邊",
"路邊", "路邊", "路邊", "路邊"), Month = c("一月", "一月", "一月",
"一月", "一月", "一月", "一月", "一月", "一月", "一月", "一月",
"一月", "一月", "一月", "一月", "一月", "一月", "一月", "一月",
"一月", "一月", "一月", "一月", "一月", "一月", "一月", "一月",
"一月", "一月", "一月", "一月", "三月", "三月", "三月", "三月",
"三月", "三月", "三月", "三月", "三月", "三月", "三月", "三月",
"三月", "三月", "三月", "三月", "三月", "三月", "三月"), Male = c(2L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L,
2L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 2L, 0L, 7L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L,
0L), Female = c(2L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L,
0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L), Nymph = c(3L, 0L, 1L, 2L, 2L, 0L, 1L,
0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L,
3L, 0L, 2L, 2L, 4L, 2L, 1L, 4L, 6L, 3L, 3L, 3L, 7L, 0L, 6L, 2L,
2L, 0L, 15L, 10L, 0L, 13L, 22L, 6L, 2L, 1L, 7L), Larva = c(0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 6L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 12L, 5L, 4L, 0L, 7L,
1L, 6L, 3L, 10L, 5L, 13L, 2L, 8L, 0L, 12L, 8L, 0L, 7L, 36L, 14L,
32L, 13L, 4L), Total = c(7L, 0L, 1L, 2L, 3L, 1L, 9L, 0L, 1L,
2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 4L, 0L,
3L, 2L, 17L, 7L, 7L, 4L, 14L, 6L, 11L, 6L, 18L, 6L, 19L, 4L,
12L, 0L, 35L, 18L, 0L, 20L, 60L, 20L, 34L, 15L, 12L), Pellet = c(0L,
0L, 0L, 10L, 1L, 11L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 12L, 1L, 5L, 0L, 1L, 0L,
3L, 0L, 0L, 9L, 7L, 2L, 17L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L), Adult = c(4L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 2L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
1L, 0L, 1L, 0L, 2L, 0L, 1L, 2L, 2L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 2L, 0L,
8L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 1L, 1L)), row.names = c(NA, 50L),
class="data.frame")`