ich untersuche die Reaktion einer Vogelart (PV) nach Abspielen zweier Artgesänge (stimulus = PV, PC).
Dafür habe ich ein glmer berechnet. Für eine Reaktion teilte ich eine 1 zu für das Ausbleiben der Reaktion eine 0.
Als unabhängige Variablen habe ich den Jahrestag und die Tageszeit (h_nach_SA_dezimal) sowie als random effect die Untersuchungsfläche (flaeche) mit einbezogen. Den Jahrestag und Tageszeit hab ich vor der Modellberechnung skaliert.
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dat$flaeche <- as.factor(dat$flaeche)
dat$Reak_PV_binom <- as.factor(dat$Reak_PV_binom)
dat$jahrestag.s <- scale(dat$Jahrestag)
dat$h_nach_SA_dezimal.s <- scale(dat$h_nach_SA_dezimal)
mod1 <- glmer(Reak_PV_binom ~ stimulus + jahrestag.s + I(jahrestag.s^2) + h_nach_SA_dezimal.s + (1|flaeche),data=dat, family=binomial)
Die Funktion "predict()" funktioniert nicht bei glmers also wollte ich die Prediction mit der Funktion "bootMer" machen und ich habe überhaupt keine Ahnung, was ich hier tun muss.
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df.predicted <- data.frame(Reak_PV_binom = "1", x = stimulus)
predict.fun <- function(mod1) {
predict(mod1, newdata = data.frame, re.form = NA)
}
df.predicted$ml.value <- predict.fun(mod1)
glmer.boots <- bootMer(mod1, predict.fun, nsim = 200)
df.predicted <- cbind(df.predicted, confint(glmer.boots))
df.predicted
Ich bin absoluter Anfänger bei R und stark am Verzweifeln. Wie mach ich das Ganze richtig? Ich freue mich über jede Hilfe.
LG Liselotte