Tengo los siguientes datos y he creado un modelo con el paquete glmmTMB en R para diámetros de plantas ~ densidad de plantas (número de plantas) con un efecto aleatorio de parcela: d <- data.frame(diameter = c(17,16,15,13,11,19,17,15,11,11,19,15,14,11,8), plant_density = c(1000,2000,3000,4000,5000,1000,2000,3000,4000,5000,1000,2000,3000,4000,5000), plot = c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3)) glmm.model <- glmmTMB(diameter ~ plant_density + (1|plot), . . . Read more
Tengo un código muy simple pero sigo obteniendo este error. ¿Cómo puedo resolverlo? Ocurre después del comando “view” al final. Cuando ejecuto los comandos uno por uno, no hay error hasta “view”. library(haven) library(tidyr) library(tidyverse) library(lme4) data <- read_sav(“C:/Users/theot/Desktop/project_a/project_2/data.sav”) data_long <- pivot_longer(data, cols = c(depres_1, depres_2), names_to = “time”, values_to . . . Read more
Buenas tardes, Estoy intentando reproducir el escenario 1 de su tutorial del paquete SOMMER en R versión 4.1.2 antes de aplicarlo a mis datos de caso 1: Datos genotípicos y fenotípicos de los progenitores están disponibles y queremos predecir el rendimiento de los posibles cruces asumiendo un modelo puramente aditivo . . . Read more
Tengo una respuesta Y que es un porcentaje que varía entre 0 y 1. Mis datos están anidados por taxonomía o relación evolutiva, como phylum/genus/family/species, y tengo una covariable continua temp y una covariable categórica fac con niveles fac1 y fac2. Me interesa estimar lo siguiente: 1) ¿Hay alguna diferencia . . . Read more
Estoy utilizando el paquete “lme4” para ajustar un modelo logístico no lineal de efectos mixtos para evaluar la asociación entre Y y X. Como la variable de respuesta de mis datos es binaria y la función nlmer requiere que la variable de respuesta sea continua, utilizo la función glmer y . . . Read more