我正在尝试找出将随机效应添加到我的 beta 回归的最佳方法。我有一个数据框，由经度、纬度、海豹标签、开尔文海面温度和海豹的平均行为位置组成。我重新调整了平均行为位置，使值介于 0.99 和 0.01 之间。0.99 与 100% 过渡行为有关。由于各个密封件的空间自相关，我的残差分布不均匀并且存在非线性。因此，我通过 gam 函数中的“re”平滑因子添加了使用纬度、经度和印章标记的随机效果。
mod1 <- gam(beh_scale4 ~ TempK.Daily + s(Lat, Lon, tag, bs="re"),
family = betar(link='logit'),
data=df)
我的残差看起来更分散，但我想知道是否有更好的方法来做到这一点。
随机效应前的残差：
随机效应后的残差：
