データに問題があり、助けが必要です。存在/不在変数を応答変数として使用し、いくつかの説明変数 (時間、場所、存在/不在データ、存在量データ) を使用して glm 分析を実行しようとしています。
最初に glm() 関数を使用しようとしましたが、 glm.fit () に関する 2 つの警告がありました: 1: glm.fit: アルゴリズムが収束しませんでした 2: glm.fit: 確率が数値的に 0 または 1 に適合しました いくつかの調査の後問題はおそらく準完全な分離であることがわかったので、brglm および/または Logestf を使用することにしました。
rogestf : 分析が実行されません rogestf() を実行すると、次のようなエラー メッセージが表示されます : chol.default(x) のエラー : 先頭のマイナー 39 は正定値ではありませんHeinze と Ploner について調べたところ、この関数がどこで使用されているか、およびいくつかの設定でエラーを修正できるかどうかがわかりません。
brglm : 解析の実行 しかし、次のような警告メッセージが表示されます: In fit.proc(x = X, y = Y, weights = weights, start = start, etastart # = etastart, : Iteration limit reached before like i cannot find where and whyこの関数は、パッケージの実行中に使用され、いくつかの設定を調整することで修正できる場合に使用されます。
より一般的に言えば、これらのパッケージの基本的な違いは何だろうと思っていました。
これが十分に理にかなっていることを願っていますが、これが私が認識していない統計的証拠である場合は申し訳ありません.
初めて質問するので、的外れでしたら申し訳ありませんが、ご遠慮なく教えてください。
ご協力ありがとうございました
ソチトル C.
ここに私のテーブルの抜粋（テーブルが広すぎるため、行の長さを切り詰める必要がありました：20列）と、実行した別の式：
head ()
Year Quarter Subarea Latitude Longitude Presence.S CPUE.S Presence.H CPUE.H Presence.NP
1 2000 1 31F1 51.25 1.5 0 0 0 0 0
2 2000 1 31F2 51.25 2.5 0 0 0 0 0
3 2000 1 32F1 51.75 1.5 0 0 0 0 0
4 2000 1 32F2 51.75 2.5 0 0 0 0 0
5 2000 1 32F3 51.75 3.5 0 0 0 0 0
6 2000 1 33F1 52.25 1.5 0 0 0 0 0
tail ()
Year Quarter Subarea Latitude Longitude Presence.S CPUE.S Presence.H CPUE.H
4435 2012 3 50F3 60.75 3.5 1 103.000 1 110.000
4436 2012 3 51E8 61.25 -1.5 1 1311.600 1 12.000
4437 2012 3 51E9 61.25 -0.5 1 34.336 1 46.671
4438 2012 3 51F0 61.25 0.5 1 430.500 1 148.000
4439 2012 3 51F1 61.25 1.5 1 115.000 1 85.000
4440 2012 3 51F2 61.25 2.5 1 72.500 1 5.500
logistf_binomPres <- logistf (Presence.S ~ (Presence.BW + Presence.W + Presence.C + Presence.NP +Presence.P + Presence.H +CPUE.BW + CPUE.H + CPUE.P + CPUE.NP + CPUE.W + CPUE.C + Year + Quarter + Latitude + Longitude)^2, data = CPUE_table)
Brglm_binomPres <- brglm (Presence.S ~ (Presence.BW + Presence.W + Presence.C + Presence.NP +Presence.P + Presence.H +CPUE.BW + CPUE.H + CPUE.P + CPUE.NP + CPUE.W + CPUE.C + Year + Quarter + Latitude + Longitude)^2, family = binomial, data = CPUE_table)