Rのlmer（）でポアソンGLMMの過分散をテストする方法は？

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私は次のモデルを持っています：

> model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop
  +(1|landscape),family=poisson)

...そしてこれは要約出力です。

> 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

おそらく過剰に分散していますが、これをどのように正確に計算しますか？

どうもありがとう。

— スージー
ソース

qccパッケージのqcc.overdispersion.testを試してください。

— ペンギンナイト

4

私はlme4パッケージの使用に精通していませんが、ポアソンモデルを扱うときに過分散があるかどうかを確認する1つの方法は、残留偏差を残留自由度と比較することです。これらは同じであると想定されているため、残留偏差が残留自由度よりも大きい場合、これは過剰分散を示しています。Cameron＆Trivediによる等分散の仮定のテストもありますが、これもlme4パッケージで実行できるかどうかはわかりません。

— グレアムウォルシュ

3

@Penguin_Knight：qcc.overdispersion.test適切ではないようです（モデルではなく、生の二項データの過剰分散をテストします）

— ベンボルカー14

4

lmer（）およびその他のGLMMフィッティングソフトウェアを使用したGLMMのその他の多くの便利な情報の中で、GLMMの過剰分散に対処するには、次のWebページのセクションを参照してください。

http://glmm.wikidot.com/faq

— ndoogan
ソース

これは答えというよりもコメントです。リンクに情報の概要を記載することにより、それを展開できますか？

— GUNG -復活モニカ

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パッケージAER（p.33）には、GLMで使用できる等分散の仮定のCameron＆Trivediテストがあります。

AER::dispersiontest(model1)

— ダシュロセク
ソース

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多くの場合、実装には問題の実質的な内容が混在していますが、コードではなく、統計、機械学習などに関する情報を提供するサイトであると想定されています。コードを提供することもできますが、コードから回答を認識して抽出するのに十分なほどこの言語を読んでいない人のために、テキストで実質的な回答を詳しく説明してください。

— GUNG -復活モニカ