Tengo el siguiente modelo:
> model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop
+(1|landscape),family=poisson)
... y este es el resultado resumido.
> summary(model1)
Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation
Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop
+ (1 | landscape)
AIC BIC logLik deviance
4057 4088 -2019 4039
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
landscape (Intercept) 0.74976 0.86588
Number of obs: 239, groups: landscape, 45
Fixed effects:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 2.6613761 0.1344630 19.793 < 2e-16
sMFS1 0.3085978 0.1788322 1.726 0.08441
sAG1 0.0003141 0.1677138 0.002 0.99851
sSHDI1 0.4641420 0.1619018 2.867 0.00415
sbare 0.4133425 0.0297325 13.902 < 2e-16
seasonlate -0.5017022 0.0272817 -18.390 < 2e-16
cropforage 0.7897194 0.0672069 11.751 < 2e-16
cropsoy 0.7661506 0.0491494 15.588 < 2e-16
Correlation of Fixed Effects:
(Intr) sMFS1 sAG1 sSHDI1 sbare sesnlt crpfrg
sMFS1 -0.007
sAG1 0.002 -0.631
sSHDI1 0.000 0.593 -0.405
sbare -0.118 -0.003 0.007 -0.013
seasonlate -0.036 0.006 -0.006 0.003 -0.283
cropforage -0.168 -0.004 0.016 -0.014 0.791 -0.231
cropsoy -0.182 -0.028 0.030 -0.001 0.404 -0.164 0.557
Probablemente esté sobredispersado, pero ¿cómo calculo exactamente esto?
Muchas gracias.
Pruebe el qcc.overdispersion.test en el paquete qcc .
—
Penguin_Knight
No estoy bien versado en el uso del paquete lme4, pero una forma de averiguar si hay una dispersión excesiva cuando se trata de un modelo de Poisson es comparar la desviación residual con los grados residuales de libertad. Se supone que son los mismos, por lo que si la desviación residual es mayor que los grados de libertad residuales, esto es una indicación de sobredispersión. También está la prueba de Cameron y Trivedi de la suposición de equidispersión, pero nuevamente, no estoy seguro de si esto puede ser realizado por el paquete lme4.
—
Graeme Walsh
@Penguin_Knight: no parece que
—
Ben Bolker
qcc.overdispersion.test
sea apropiado (prueba la sobredispersión en datos binomiales en bruto , no en un modelo)