আর-তে বিটারেগ ফাংশন ব্যবহার করে একটি মিশ্র মডেল কীভাবে প্রয়োগ করবেন?


12

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


না আপনি glm () এ ত্রুটি শর্তাদি জোগাতে পারবেন না। লগিট আপনার প্রতিক্রিয়া রূপান্তর এবং লিনিয়ার মিশ্র মডেল বিবেচনা সম্পর্কে কি?
ইউটোবি

@ ইউটিবি আপনাকে ধন্যবাদ, আমি এটি চেষ্টা করব। সুতরাং, আপনার কেবলমাত্র 3 টি স্তরের সাথে এলোমেলো প্রভাব রয়েছে এমন উদ্বেগগুলি নেই?
কেট Y

আমি আপনার পরিবর্তনশীল "পুকুর" এর অর্থ জানি না, তবে আপনার যদি বারবার ব্যবস্থা করা হয়, তবে এলোমেলো প্রভাব প্রায় আবশ্যক। যদি আপনার বারবার ব্যবস্থা না করা হয় তবে এখানে এলোমেলো বনাম স্থির একটি মুক্ত বিতর্ক। এলোমেলো প্রভাবগুলির তিনটি স্তর ঠিক থাকতে পারে, নীতিগতভাবে তাদের বৈকল্পিক অনুমানযোগ্য। আমি আপনাকে আপনার ক্ষেত্রে সাহিত্য পরীক্ষা করার পরামর্শ দিচ্ছি। একটি দুর্দান্ত বই যা এলোমেলো বনাম স্থির প্রভাবগুলির বিষয়ে আলোচনা করে তা হ'ল স্ট্যাটাকলম্বিয়া.ইডু / এজেনম্যান / আর্ম
utobi

1
@ ইউটিবি আপনার পরামর্শের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। এটা সহায়ক ছিল। আমি সেই বইটি দেখব! আমি লগইট ট্রান্সফর্মেশনগুলি শেষ করে দিয়েছি এবং লিমার () ব্যবহার করেছি।
ক্যাট ওয়াই

উত্তর:


11

বর্তমানের ক্ষমতাগুলি betaregএলোমেলো / মিশ্র প্রভাবগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে না। এর মধ্যে betareg()আপনি কেবলমাত্র ত্রি-স্তরের পুকুরের ভেরিয়েবলের জন্য স্থির প্রভাব অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন। betamix()ফাংশন কার্যকরী একটি নির্দিষ্ট মিশ্রণ বিটা রিগ্রেশন, না একটি মিশ্র প্রভাব বিটা রিগ্রেশন।

আপনার ক্ষেত্রে, আমি প্রথমে একটি নির্দিষ্ট পুকুরের ফ্যাক্টর প্রভাব কী তা দেখার চেষ্টা করব। এটি আপনার স্বাধীনতার দুই ডিগ্রি "ব্যয় করে" যখন এলোমেলোভাবে প্রভাব কেবলমাত্র এক অতিরিক্ত ডিগ্রির স্বাধীনতার সাথে সামান্য সস্তা হয়। তবে আমি অবাক হব যদি দুটি পদ্ধতির খুব ভিন্ন গুণগত অন্তর্দৃষ্টি নিয়ে যায়।

অবশেষে, যখন glm()বিটা রিগ্রেশন সমর্থন করে না, তবে mgcvপ্যাকেজে এমন betar()পরিবার রয়েছে যা gam()ফাংশনটির সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে ।


আপনার সহযোগিতার জন্য ধন্যবাদ। আপনি বেতারেগ ফাংশনগুলির কয়েকটি দিক পরিষ্কার করেছেন। এই মুহুর্তে আমি @ ইউটিবির পরামর্শ নিয়েছি এবং লগইট রূপান্তর করেছি যাতে আমি লিমার () ব্যবহার করতে পারি। আমি গ্যামের দিকে নজর রাখব (যেহেতু আমার পরবর্তী ডেটাসেটটিও 0 এবং 1 এর মধ্যে আবদ্ধ, এবং আমি রূপান্তরগুলির মাধ্যমে বিতরণগুলি স্বাভাবিক করতে পারি না :)
কেট ওয়াই

1
আমি আশা করব যে পদ্ধতির অনুরূপ ফলাফল ফিরে আসবে তবে কিছু পার্থক্য যা থেকে আপনি কিছু শিখতে পারেন। তাই আমি সব তিনটি চেষ্টা, অর্থাত্, সুপারিশ করবে betaregসংশোধন প্রভাব, logit-রুপান্তরিত সঙ্গে lmerর্যান্ডম প্রভাব সঙ্গে, এবং gamসঙ্গে betar। (এবং এছাড়াও: উত্তরটি যদি কার্যকর হয় তবে তা গ্রহণ বা গ্রহণের বিষয়টি বিবেচনা করুন))
আছিম জেলিলেস

15

প্যাকেজ glmmTMB অনুরূপ প্রশ্নের সাথে কারও পক্ষে সহায়ক হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি উপরের প্রশ্ন থেকে প্যান্ডকে এলোমেলো প্রভাব হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করতে চান তবে নিম্নলিখিত কোডটি কৌশলটি করবে:

glmmTMB(y ~ 1 + (1|pond), df, family=list(family="beta",link="logit"))

সিভিতে আপনাকে স্বাগতম। আপনার অবদানের জন্য ধন্যবাদ. এটি বরং একটি উত্তর চেয়ে মন্তব্য। আপনি আপনার উত্তর প্রসারিত করতে পারেন?
ফেরদি

বিলম্বের জন্য দুঃখিত, আমি তাত্ক্ষণিকভাবে মন্তব্যটি দেখিনি। আশা করি এইটি কাজ করবে.
কোরি কে

3

এটি একটি মন্তব্য হিসাবে শুরু হয়েছিল, তবে দীর্ঘস্থায়ী হয়েছিল। আমি মনে করি না এলোমেলো ইফেক্টের মডেলটি এখানে উপযুক্ত। এখানে কেবল 3 টি পুকুর রয়েছে - আপনি 3 টি সংখ্যা থেকে কোনও বৈকল্পিক অনুমান করতে চান? এলোমেলো একটি র্যান্ডম এফেক্টস মডেল নিয়ে যা চলছে। আমি অনুমান করছি যে পুকুরগুলি গবেষকের কাছে তাদের সুবিধার কারণে বেছে নেওয়া হয়েছিল, "আমেরিকার পন্ডস" এর এলোমেলো নমুনা হিসাবে নয়।

একটি র্যান্ডম এফেক্টস মডেলের সুবিধা হ'ল এটি আপনাকে প্রতিক্রিয়া (ক্রিয়াকলাপ স্তর) -এর উপর একটি আস্থার ব্যবধান তৈরি করতে দেয় যা পুকুরটিকে অ্যাকাউন্টে পুকুরে নিয়ে যায়। একটি স্থির প্রভাবের মডেল - অন্য কথায়, পুকুরটিকে ব্লকের মতো চিকিত্সা করা - পুকুরের প্রভাবের প্রতিক্রিয়াটি সামঞ্জস্য করে। যদি কিছু সংযোজনমূলক চিকিত্সা প্রভাব ছিল - প্রতিটি পুকুরে দুটি প্রজাতির ব্যাঙ বলুন - ব্লকিং গড় বর্গ ত্রুটি (এফ পরীক্ষার ডিনোমিনেটর) হ্রাস করে এবং চিকিত্সার প্রভাবটি আলোকিত করার অনুমতি দেয়।

এই উদাহরণস্বরূপ, চিকিত্সার কোনও প্রভাব নেই এবং এলোমেলো প্রভাবের মডেলটির জন্য পুকুরের সংখ্যা খুব কম (এবং সম্ভবত খুব "নন-এলোমেলো"), তাই আমি এই গবেষণা থেকে কী সিদ্ধান্তে আঁকতে পারি তা নিশ্চিত নই। পুকুরগুলির মধ্যে পার্থক্যের জন্য একটি সুন্দর অনুমান পেতে পারে তবে এটি প্রায়। আমি অন্যান্য পুকুরের সেটিংসে ব্যাঙের বিস্তৃত জনসংখ্যার দিকে লক্ষ্যগুলি টানা দেখছি। আমি মনে করি এটি একটি পাইলট অধ্যয়ন হিসাবে ফ্রেম করতে পারে।

মনে রাখবেন যে এলোমেলো এফেক্টস মডেলের যে কোনও ব্যবহার এখানে পুকুর বৈচিত্রের জন্য খুব অবিশ্বাস্য অনুমান দিতে চলেছে এবং অবশ্যই সতর্কতার সাথে ব্যবহার করা উচিত।

তবে আপনার মূল প্রশ্নটি - এটি কি কোনও হারের সমস্যা নয়? ইভেন্টে-প্রতি-ইউনিট-সময় বিতরণে পয়সন। সুতরাং আপনি অফসেট হিসাবে সময়ের ব্যবধানের সাথে গণনাগুলি ব্যবহার করে পোইসন রিগ্রেশন করতে পারেন।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.