使用adehabitaths包的我的Manly Selection Ratio结果包括几个Inf输出。我理解我可以审查导致Inf的分析的个体,但是,在某些情况下,我会为超过一半的人获得Inf。
`library(adehabitatHS)
Broods<-FinalVegBroods
Broods$Hen.ID <- factor(Broods$Hen.ID)
used <- subset(Broods, Broods$use == 1)
used <- used[c(0,-3:-47,-49:-58)]
used <- xtabs(~used$Hen.ID + used$Moisturenew, used)
used <- as.data.frame.matrix(used[1:19, 1:6])
rand <- subset(Broods, Broods$use == 0)
rand <- rand[c(0,-3:-47,-49:-58)]
rand <- xtabs(~rand$Hen.ID + rand$Moisturenew, used)
rand <- as.data.frame.matrix(rand[1:19, 1:6])
##### PVT Code for VegRSF #
pvt.W <- widesIII(used,rand,avknown = FALSE, alpha = 0.1)
pvt.W
par(mfrow=c(1,2))
plot(pvt.W)`
我想知道这些Inf结果实际代表什么以及它如何影响数据,但主要是什么导致它们以及如何以及如果我能解决它?
如果需要,我很乐意提供更多信息。
`**************曼利的设计选择比率III ********
Khi2Lj df pvalue
STGR201512 Inf 2 0.0000000000
STGR201513 Inf 0 0.0000000000
STGR201514 5.3096114 1 0.0212080867
STGR201515 0.0000000 0 1.0000000000
STGR201556 5.5451774 0 0.0000000000
STGR2016204 Inf 2 0.0000000000
STGR2016205 2.4327906 2 0.2962962963
STGR2016307 5.1325260 2 0.0768220955
STGR2016309 4.5596652 2 0.1023013283
STGR2016321 0.3047875 2 0.8586501034
STGR2016322 11.5419295 1 0.0006804398
STGR2016328 4.9671534 2 0.0834442357
STGR2016330 0.1734535 2 0.9169276250
STGR2016331 2.6234302 2 0.2693576848
STGR2016333 Inf 3 0.0000000000
STGR2016334 11.2346899 3 0.0105222081
STGR2016340 4.3812635 3 0.2231289938
STGR2016342 Inf 2 0.0000000000
STGR2016343 7.4623299 1 0.0063003410
我发现由于样本量不足,我试图做的事情是不可能的。每次使用时我只有一个随机样本。