DHARMa:分层回归模型的诊断

DHARMa - 层次模型的残差诊断 “DHARMa”包使用基于模拟的方法为拟合（广义）线性混合模型创建易于解释的缩放（分位数）残差。 当前支持的是来自“lme4”（类“lmerMod”、“glmerMod”）、“glmmTMB”、“GLMMadaptive”和“spaMM”的线性和广义线性（混合）模型、广义加法模型（来自“mgcv”的“gam”）， 'glm'（包括来自 'MASS' 的 'negbin'，但不包括准分布）和 'lm' 模型类。 此外，也可以处理外部创建的模拟，例如来自诸如“JAGS”、“STAN”或“BUGS”之类的贝叶斯软件的后验预测模拟。 所得残差被标准化为 0 到 1 之间的值，并且可以直观地解释为线性回归的残差。 该软件包还为典型的模型错误指定问题提供了许多绘图和测试函数，例如过度/不足分散、零膨胀以及残余空间和时间自相关。 获得 DHARMa 从克兰 DHAR