আমার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যাতে স্বতন্ত্র ট্যাডপোলগুলির "ক্রিয়াকলাপের স্তর" পরিমাপ করা হয়, তাই মানগুলি 0 এবং 1 এর মধ্যে আবদ্ধ করে তোলে data 0 কোনও গতিবিধির জন্য নয়), এবং তারপরে গড়ে পৃথক পৃথক একটি মান তৈরি করতে। আমার প্রধান স্থির প্রভাব "ঘনত্বের স্তর" হবে।
আমি যে সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছি তা হ'ল আমার একটি ফ্যাক্টর ভেরিয়েবল, "পুকুর" যা আমি এলোমেলো প্রভাব হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করতে চাই - আমি জলাশয়ের মধ্যে পার্থক্যের বিষয়ে চিন্তা করি না, তবে তাদের জন্য পরিসংখ্যানগতভাবে অ্যাকাউন্ট করতে চাই। পুকুরগুলি সম্পর্কে একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হ'ল আমার মধ্যে কেবল 3 টি রয়েছে এবং আমি বুঝতে পারি যে এলোমেলো প্রভাবের সাথে কাজ করার সময় আরও বেশি ফ্যাক্টর স্তর (5+) রাখা ভাল।
যদি কি সম্ভব, আমি কেমন ব্যবহার করে একটি মিশ্র মডেল বাস্তবায়ন করতে কিছু পরামর্শ চাই betareg()
বা betamix()
আর আমি পড়েছি আর সাহায্যের ফাইল, কিন্তু আমি সাধারণত তাদের কঠিন বুঝতে (প্রতিটি যুক্তি প্যারামিটার সত্যিই প্রেক্ষাপটে মানে খুঁজে আমার নিজের ডেটা এবং আউটপুট মানগুলি বাস্তুসংস্থার দিক থেকে কী বোঝায়) এবং তাই আমি উদাহরণগুলির মাধ্যমে আরও ভাল কাজ করার ঝোঁক।
সম্পর্কিত নোটটিতে, আমি ভাবছিলাম যে আমি glm()
এই জাতীয় ডেটা দিয়ে এলোমেলো প্রভাবের জন্য অ্যাকাউন্টিং অর্জনের জন্য দ্বিপদী পরিবারের অধীনে একটি লোগাইট লিংক ব্যবহার করতে পারি কিনা link