使用Gamma发行版运行GLM，但数据包含零

Question

我试图在R中运行一个GLM，用于生物量数据(还原生物量和生殖生物量与营养生物量的比率)，作为生境类型("hab")的函数，收集年份数据(“年份”)和数据收集站点(“站点”)。我的数据看起来很适合伽玛分布，但我有8个观测值为零生物量(在大约800个观测中)，所以这个模型不能运行。处理这件事最好的方法是什么？另一个要使用的错误分布是什么？或者将一个非常小的值(如.0000001)添加到我的零观测值是可行的吗？

我的模型是：

reproductive_biomass<-glm(repro.biomass~hab*year + site, data=biom, family = Gamma(link = "log")) 

Answer 1

啊，零-一定要爱他们。

根据你正在研究的系统，我很想看看零膨胀或障碍模型--基本思想是，模型有两个组成部分:一个二项式过程，决定响应是零还是非零，然后是伽马射线，在非零的情况下工作。光滑部分是你可以对两个模型的系数进行推论，甚至对这两个模型都使用不同的系数。

http://seananderson.ca/2014/05/18/gamma-hurdle.html ...但是，对“零膨胀伽马”或“推特模型”的搜索也可能带来一些信息和/或学术上的东西。

在一个理想的世界里，你的分析工具应该适合你的系统和你的预期推论。零膨胀的世界是相当甜蜜的，但条件是假设不同的过程。因此，一个重要的问题需要回答，当然，在你的研究中，零是什么意思，只有你才能回答--不管这些数字恰好是真的很小，或者是真正的零，它们是一些混淆的过程的结果，比如你的同事把漂白剂洒出来(或者其他一些对你的研究没有兴趣的东西)，或者是有趣的真正的零。

另一个想法:在交叉验证时问同样的问题，您可能会得到一个更有统计意义的答案。祝好运!