如何在R中使用betareg函数实现混合模型？

我有一个数据集，其中包含一些比例，这些比例用于测量个体t的“活动水平”，因此使值介于0和1之间。该数据是通过计算个体在特定时间间隔内移动的次数（移动为1， 0（表示不移动），然后取平均值以为每个人创建一个值。我的主要固定效果是“密度水平”。

我面临的问题是，我有一个因子变量“ pond”，我想将其作为随机效应包括在内-我不在乎池塘之间的差异，但希望从统计角度考虑它们。关于池塘的重要一点是，我只有3个，而且我了解在处理随机效应时理想的是具有更多的因子水平（5+）。

如果可能的话，我希望获得一些有关如何使用R betareg()或betamix()在R中实现混合模型的建议。我已经阅读了R帮助文件，但是我通常很难理解它们（每个参数在上下文中的真正含义是什么）我自己的数据以及输出值对生态意义的含义），因此我倾向于通过示例更好地工作。

在相关的说明中，我想知道是否可以代替使用glm()二项式族和logit链接来解决此类数据的随机影响。

当前的功能betareg不包括随机/混合效果。在其中betareg()您只能包括固定效果，例如，对于您的三级池塘变量。该betamix()函数实现有限的混合 beta回归，而不是混合效果beta回归。

在您的情况下，我将首先尝试了解固定池塘因子效应的影响。这会“花费”您两个自由度，而仅增加一个自由度，随机效果会稍微便宜一些。但是，如果这两种方法导致截然不同的定性见解，我会感到惊讶。

最后，虽然glm()不支持beta回归，但是在mgcv软件包中有betar()可以与该gam()函数一起使用的系列。

软件包glmmTMB可能对有类似问题的任何人有所帮助。例如，如果您想将上述问题中的池塘作为随机效应包括在内，则以下代码可以解决问题：

glmmTMB(y ~ 1 + (1|pond), df, family=list(family="beta",link="logit"))

这开始只是评论，但持续了很长时间。我认为随机效应模型在这里不合适。只有3个池塘-您想从3个数字中估算出一个方差吗？这有点像随机效应模型。我猜这些池塘的选择是为了方便研究人员，而不是作为“美洲池塘”的随机样本。

随机效应模型的优势在于，它允许您在响应（活动水平）上构建一个置信区间，其中要考虑池与池之间的差异。固定效应模型（换句话说，将池塘像块一样对待）可以调整池塘效应的响应。如果还有其他的处理效果（例如每个池塘中有两种青蛙），阻塞会降低均方误差（F检验的分母），并使处理效果大放异彩。

在此示例中，没有处理效果，池塘数量对于随机效果模型而言太小（可能太“非随机”），因此我不确定可以从这项研究中得出什么结论。可以很好地估计出池塘之间的差异，但是仅此而已。在其他池塘环境中，我看不出青蛙越多越好。我想，可以将其构建为一项试点研究。

请记住，此处使用任何随机效应模型都将对池的变化给出非常不可靠的估计，因此必须谨慎使用。

但是关于您最初的问题-这还不是费率问题吗？单位时间事件的最佳分发是Poisson。因此，您可以使用时间间隔作为偏移量的计数进行泊松回归。