Erro ao rodar um GLM
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Erro ao rodar um GLM
Olá!
ainda não tenho muita prática no R, mas iniciei algumas tentativas de análises utilizando os glms. Estava indo, contudo ao rodar dois modelos estou tendo um problema, a seguinte mensagem de aviso "boundary (singular) fit: see ?isSingular" eu não sei o que posso fazer ou qual é o problema exatamente, alguém poderia me ajudar?
Os modelos:
glm01, investigo se existe influencia da male_plumage (cor do macho da espécie/ categórica: pardo ou preto) e do PC1 (traços do machos) no status_bin (sucesso reprodutivo, variável binomial 1=sucesso, 0= insucesso), alguns machos são medidos em mais de um momento por isso ring_number é o efeito aleatório (número do indivíduo). Em glm02 o mesmo princípio, usando como resposta clutch_size (número de ovos do ninho, 1 a 3).
> glm01 <- glmer(status_BIN~PC1+male_plumage + (1|ring_number_male), family=binomial, data=data)
> glm02 <- glmer(clutch_size~PC1+male_plumage +(1|ring_number_male), family=poisson, data=data)
ainda não tenho muita prática no R, mas iniciei algumas tentativas de análises utilizando os glms. Estava indo, contudo ao rodar dois modelos estou tendo um problema, a seguinte mensagem de aviso "boundary (singular) fit: see ?isSingular" eu não sei o que posso fazer ou qual é o problema exatamente, alguém poderia me ajudar?
Os modelos:
glm01, investigo se existe influencia da male_plumage (cor do macho da espécie/ categórica: pardo ou preto) e do PC1 (traços do machos) no status_bin (sucesso reprodutivo, variável binomial 1=sucesso, 0= insucesso), alguns machos são medidos em mais de um momento por isso ring_number é o efeito aleatório (número do indivíduo). Em glm02 o mesmo princípio, usando como resposta clutch_size (número de ovos do ninho, 1 a 3).
> glm01 <- glmer(status_BIN~PC1+male_plumage + (1|ring_number_male), family=binomial, data=data)
> glm02 <- glmer(clutch_size~PC1+male_plumage +(1|ring_number_male), family=poisson, data=data)
Dalila de Fátima Ferreira- Mensagens : 1
Data de inscrição : 08/04/2020
Re: Erro ao rodar um GLM
Oi, Dalila
Este warning (não é o mesmo que um erro, pois o modelo vai rodar e gerar um resultado) pode ser resultado de um modelo que é muito complexo para os dados (ou consequência de poucos dados para se ajustar um modelo complexo, o que dá mais ou menos no mesmo). A solução mais comum é reduzir a complexidade retirando algum efeito, mas não há solução única - ela sempre vai depender muito do contexto do trabalho e da natureza das dados.
Dê uma espiada na primeira resposta aqui:
https://stats.stackexchange.com/questions/378939/dealing-with-singular-fit-in-mixed-models
E na resposta principal aqui, que tem algumas referências:
https://www.researchgate.net/post/What_does_singular_fit_mean_in_Mixed_Models
Este warning (não é o mesmo que um erro, pois o modelo vai rodar e gerar um resultado) pode ser resultado de um modelo que é muito complexo para os dados (ou consequência de poucos dados para se ajustar um modelo complexo, o que dá mais ou menos no mesmo). A solução mais comum é reduzir a complexidade retirando algum efeito, mas não há solução única - ela sempre vai depender muito do contexto do trabalho e da natureza das dados.
Dê uma espiada na primeira resposta aqui:
https://stats.stackexchange.com/questions/378939/dealing-with-singular-fit-in-mixed-models
E na resposta principal aqui, que tem algumas referências:
https://www.researchgate.net/post/What_does_singular_fit_mean_in_Mixed_Models
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