আমি সহকর্মী একটি ছাত্র সাহায্য করার চেষ্টা করছি। পরীক্ষামূলক পরীক্ষায় ছাত্র পাখির আচরণ পর্যবেক্ষণ করে এবং গণনা করে (কলগুলির সংখ্যা)। প্রতিটি পরীক্ষার সময় একটি নির্দিষ্ট পর্যবেক্ষণ করা পাখির সাথে সম্পর্কিত কলগুলির সংখ্যা নির্ধারণ করা যায়নি তবে রেকর্ডকৃত কলগুলির সংখ্যায় অবদান রেখেছিল এমন পাখির সংখ্যা গণনা সম্ভব ছিল। সুতরাং আমার প্রাথমিক পরামর্শটি ছিল পোয়েসন জিএলএম মডেলটিতে অফসেট শব্দ হিসাবে পাখির সংখ্যা অন্তর্ভুক্ত করা, সুতরাং আমরা পাখি প্রতি প্রত্যাশিত সংখ্যার কল ফিটিং করব ।
এটির সাথে সমস্যাটি হ'ল বহু পর্যবেক্ষণ অনুষ্ঠানে কোনও পাখি (এবং তাই কোনও কল) পর্যবেক্ষণ করা হয়নি। সফ্টওয়্যার (এই ক্ষেত্রে রাঃ) অভিযোগ কারণ (রাঃ সম্পর্কে অভিযোগ ধারণকারী ডেটা কিন্তু যে বিশুদ্ধরূপে ফল হচ্ছে )।y-Infoffset(log(nbirds))-Inf
আমি আসলে সন্দেহ করি যে আমাদের একটি প্রতিবন্ধকতা মডেল (বা অনুরূপ) প্রয়োজন যেখানে আমাদের "কল পরিলক্ষিত?" জন্য আলাদা দ্বিপদী মডেল রয়েছে? (বা না) এবং কলগুলি (প্রতিটি পাখি প্রতি) সংখ্যার জন্য ছাঁটাই কাউন্ট মডেল যেখানে পরিস্থিতিতে কল ছিল, যেখানে আমরা কেবলমাত্র মডেলের গণনা অংশে অফসেট শব্দটি অন্তর্ভুক্ত করি।
আর-তে pscl প্যাকেজটি ব্যবহার করে এটি চেষ্টা করেও আমি এখনও একই ত্রুটি পেয়ে যাচ্ছি:
mod1 <- hurdle(NumberCallsCOPO ~ Condition * MoonVis +
offset(log(NumberCOPO)) | 1, data = Data,
dist = "poisson")
কারণ একই আর কোড ( গণনা মডেল অংশটি ফিট করার জন্য glm.fitঅভ্যন্তরীণভাবে ব্যবহৃত হয় hurdle()) যাচাই করে দেখছে -Infযদিও আমি মনে করি না যে এটি পর্যবেক্ষণগুলির জন্য মডেল ফিটকে প্রভাবিত করবে। (এটি কি সঠিক অনুমান?)
আমি মডেলটিকে NumberCOPO( অল্প সংখ্যক 0.0001) সংখ্যক সংখ্যক সংখ্যার যোগ করে ফিট করতে পারি তবে এটি সর্বোত্তমভাবে একটি ফাজ।
এই ক্ষুদ্র ধারাবাহিকতা সংশোধন যুক্ত করা কি বাস্তবে ঠিক হবে? যদি তা না হয় তবে যেখানে পইসন মডেলটিতে অফসেট ভেরিয়েবল 0 মান নিতে পারে সেখানে ডেটা হ্যান্ডেল করার সময় আমাদের আর কোন পদ্ধতির বিবেচনা করা উচিত? আমি যে উদাহরণগুলি দেখতে পেয়েছি তার সবগুলিই সেই পরিস্থিতিতে রয়েছে যেখানে অফসেট ভেরিয়েবলের জন্য 0 টি সম্ভব না।