Encontrar outliers de un modelo con paqueteria DHARMa

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)