outliers.DHARMa: Encontrar outliers de un modelo con paqueteria DHARMa

In mariosandovalmx/tlamatini: Tlamatini: Funciones utiles para biologxs y ecologxs confundidos con los modelos lineales

Encontrar outliers de un modelo con paqueteria DHARMa

Description

Encontrar outliers con paqueteria DHARMa. Esta función comprueba si el número de observaciones fuera de la simulación es mayor o menor de lo esperado. Ver función "testOutliers" de la paquetería DHARMa para más detalles.

Usage

outliers.DHARMa(Modelo, nsim = NULL)

Arguments

Modelo	Modelo con lme4, glmer, glmmTMB, etc. GLMM, GLM y GAM.
nsim	Número de simulaciones. Cuanto menor sea el número, mayor será el error estocástico en los residuales. Además, para n muy pequeño, los artefactos de discretización pueden influir en las pruebas. Por defecto es 250, que es un valor relativamente seguro. Puede considerar aumentar a 1000 para estabilizar los valores simulados.

Value

Un grafico de outliers y una lista con los outliers detectados.

Examples

data(warpbreaks)
modelo <- glm(breaks ~ wool + tension, family= poisson("log"), data= warpbreaks)
#GLMMM
#datos <- datasets::ChickWeight
#library(glmmTMB)
#modelo <- glmmTMB(weight ~ Diet +(1|Chick), family=gaussian("log"), data = datos)
#outliers.DHARMa(modelo)

mariosandovalmx/tlamatini documentation built on Nov. 20, 2024, 12:28 a.m.