我正在尝试使用负二项式模型对影响 R 中宿主的寄生虫的平均强度进行建模。我不断收到 50 条或更多警告说：
In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000
我该如何处理？我的代码如下所示：
mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)
如何处理来自负二项式 GLM 的“非整数”警告？
机器算法验证
r
广义线性模型
负二项分布
2022-03-13 05:27:44
3个回答
负二项式是计数数据的分布，因此您确实希望响应变量是计数（即非负整数）。也就是说，考虑“不同的抽样工作”是合适的（我不确切知道你指的是什么，但我明白了它的要点）。但是，您不应该尝试通过将计数除以另一个数字来做到这一点。相反，您需要使用其他数字作为offset。关于偏移量的 CV 有一个很好的讨论：何时在泊松回归中使用偏移量？ 我的猜测是你的模型应该是这样的：
mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults ~ B.type+Month+Season + offset(log(num.hosts)),
data=MI.df)
这是一个警告，而不是致命错误。glm.nb() 期望计数作为您的结果变量，它们是整数。您的数据不是整数：251.529。
R 说“嗯……您可能想检查一下并确保它没问题，因为它可能看起来不正确。” 如果我的记忆是正确的，SPSS 不会给出这样的警告。
如果你确定你使用的是正确的模型，即使你没有整数，忽略它并继续。
我是一名生态寄生虫学家。你应该处理这个问题的方法是cbind对被寄生的主机和没有被寄生的主机进行-ing，然后使用二项分布。
假设您想查看寄生的幼虫：您将有 n。的幼虫是健康的，和 n。被寄生的。
例如，给定 Lh 和 Lp：
parasitizedL=cbind(Lp, Lh)
hist(parasitized)
我猜你可以只使用常规的二项式分布glm()，并且可能不需要 neg.binomial 模型。
PLarvae1=glm(parasitizedL~B.type+Month+Season, family=binomial,data=MI.df)
然后进行逐步模型简化，看看哪些因素会显着影响寄生：请参阅此链接。
然而，看起来你需要有随机效应来解释重复采样，所以你的随机效应很可能是(1|Season/Month)，但如果不知道你的数据就很难说。