解释gam.check（）产生的残差图中的图案

Question

我正在创建一个模型，以检查海洋特征对捕鱼结果的影响。我在0.5度网格上有空间数据，并创建了以下模型：

gam(inverse hyperbolic sine(yvar) ~ s(lat, lon, bs="sos) + s(xvar1) + 
                      s(xvar2) + s(xvar3), data = dat, method = "REML" 

QQ图和残差直方图看起来还可以。但是，gam.check（）在残差图中会生成一个奇数模式。我知道这些点应该分散在0左右，但是残差中有一个非常奇怪的图案。任何人都可以提供有关此情节解释的一些见解：

Answer 1

这些将是原始数据中的全0（最可能）或1 /最小值。您没有说这些数据是什么，但是正如您提到的捕鱼结果一样，这些数据很可能具有一定的自然下界，并且残差中的这条线都是采用该下界的所有观测值（在转换之前）。

由于您的数据不完全相同，因此很难进一步说明如何进行处理（这可能不是问题，或者您可能不需要使用所做的转换，而是使用GLM或其他非高斯响应），但是

1. 这种模式在生态/生物数据中很常见，并且
2. 转换响应始终对生态数据无效。