135 種、6 つの生活史特性 (応答)、2 つの環境変数 (予測因子) を含むデータセットがあります。パッケージCaperを使用してpgls回帰分析を行い、生活史の各特性に対する環境変数の影響を調べることに興味があります。形質の 1 つは女性の体重であるため、女性の体重に対する各形質の pgls 回帰を計算し、その後の残差を環境変数に対する多変量回帰に使用しました。回帰診断が体重に対する一変量特性回帰で問題ないことを確認するために、plot.pgls() を使用しました。プロットは、いくつかの外れ値の存在を示しました。Caper で pgl を使用した一部の論文では、スチューデント化された残差が 3 を超えるデータ ポイントは外れ値として除外されています。
- 誰かが Caper の pgls 回帰からスチューデント化された残差を計算する方法を理解するのを手伝ってくれますか?
- pgls 回帰は、系統発生残差と非系統発生残差を示します。スチューデント化された残差が計算されるのはどれですか?
お時間とご協力ありがとうございます、pb