Использование нецелых чисел против целых чисел: предупреждения с нецелыми, но модель не будет работать с целыми числами

Question

У меня возникают проблемы с работой с отрицательными биномиальными моделями. В принципе, у меня есть набор данных с подсчетом животных. Однако усилия разные, поэтому я могу рассчитать скорость животных в день. Я делаю это с довольно большим набором данных (> 100000 наблюдений). Я очень удивлен, что не мог найти другие темы, которые охватывали мой вопрос, если вы знаете одно: было бы полезно!

При попытке подгонки модели к моим данным у меня возникают некоторые проблемы. Либо я бегу отрицательное биномиальное модель с темпами

> m1<-glm.nb(Rates ~ Par1+Par2+...+Par7+Par8,data=data) 

, а затем я получаю следующие предупредительные сообщения:

>Warning messages: 
1: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 25.913718 
2: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 5.457385 
3: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 2.195133 
4: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 2.721088 
5: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 6.971678 
6: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 21.863799 
7: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 5.300733 
8: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 7.157865 
9: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 14.117588 
10: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 6.505993, etc. 

Или я бегу модель со смещением

> m2<-glm.nb(Count ~ Par1+Par2+...+Par7+Par8+offset(Effort),data=data) 

Это однако дает следующую ошибку:

> Error: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values 
In addition: Warning messages: 
1: glm.fit: algorithm did not converge 
2: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred 

Я уже пытался представить коэффициенты первой модели как стартовые коэффициенты для второго, но это не сработает. Также использование пакета pscl не работает или увеличивает количество итераций. Это подмножество моих данных (один вид) с очень небольшим количеством нулей.

Любые предложения? Я чувствую, что на самом деле второй способ моделирования этого - правильный способ сделать это, но я не знаю, как заставить эту модель работать. Есть идеи? Было бы очень признательно.

Answer 1

Вы почти наверняка хотите одно из следующего, принимая Rates = Count/Effort. Либо установите скорость, и использовать усилие в качестве переменного весового:

glm.nb(Rates ~ *, weights=Effort, data=data) 

Или, установите счетчики, а также использовать журнал (усилия) в качестве смещения:

glm.nb(Count ~ * + offset(log(Effort)), data=data) 

Смотрите также my answer on CrossValidated о смещениях в пуассоновских/отрицательных биномиальных моделях.