Chapitre 16 GLMM binomiale négative

Une option pour une distribution où la variance augmente plus rapidement avec la moyenne est la distribution binomiale négative (ou Poisson-gamma). Rappelons que la distribution binomiale négative répond à l’hypothèse selon laquelle la variance est proportionnelle au carré de la moyenne.

On peut modéliser cette distribution avec la fonction glmer.nb():

# GLMM binomial négatif utilisant la fonction glmer.nb()
mnb1 <- glmer.nb(total.fruits ~ nutrient * amd + rack + status +
    (1 | popu) + (1 | gen), data = dat.tf, control = glmerControl(optimizer = "bobyqa"))
# 'control' spécifie la façon dont nous optimisons les
# valeurs des paramètres

On teste encore une fois la surdispersion du modèle:

# Surdispersion?
overdisp_fun(mnb1)

##         chisq         ratio             p          logp 
## 721.034498621   1.170510550   0.002143418  -6.145353319

# Le rapport est beaucoup plus près de 1 mais la valeur de
# p < 0.05

Le rapport est beaucoup plus près de 1 mais la valeur de p < 0.05