A brief introduction to mixed effects modelling and multi-model inference in ecology
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
The use of linear mixed effects models (LMMs) is increasingly common in the analysis of biological data. Whilst LMMs offer a flexible approach to modelling a broad range of data types, ecological data are often complex and require complex model structures, and the fitting and interpretation of such models is not always straightforward. The ability to achieve robust biological inference requires that practitioners know how and when to apply these tools. Here, we provide a general overview of current methods for the application of LMMs to biological data, and highlight the typical pitfalls that can be encountered in the statistical modelling process. We tackle several issues regarding methods of model selection, with particular reference to the use of information theory and multi-model inference in ecology. We offer practical solutions and direct the reader to key references that provide further technical detail for those seeking a deeper understanding. This overview should serve as a widely accessible code of best practice for applying LMMs to complex biological problems and model structures, and in doing so improve the robustness of conclusions drawn from studies investigating ecological and evolutionary questions.
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La notice
- Revue
- PeerJ
- Thématique
- Ecology and Vegetation Dynamics Studies
- Domaine
- Environmental Science
- Établissements canadiens
- University of GuelphUniversity of Ottawa
- Organismes subventionnaires
- Natural Environment Research CouncilAnimal and Plant Health AgencySight Research UKUniversity of ExeterForestry CommissionConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaSecretaría de Educación Pública
- Mots-clés
- Computer scienceInferenceRobustness (evolution)Machine learningModel selectionData scienceBiological dataArtificial intelligenceEcologyManagement scienceData miningEngineeringBioinformatics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui