在逻辑回归中添加频率时，会出现“响应必须至少有两个级别”的提示。你好，
我正在尝试运行一个逻辑回归模型，以物种存在/缺失数据（跨越数年）作为响应变量，以各种环境条件（例如温度）作为预测变量。我还有物种丰度数据（物种出现时每天统计的个体数量，如果未观察到则为零，如果未进行调查则为空），我想将其作为频率变量纳入模型。
不包含丰度数据，我可以完美运行逻辑回归模型。但是，当我将丰度数据作为频率（或权重——两种方法都试过）纳入模型时，就会出现错误“响应变量必须至少有两个水平”。
我的响应变量设置为名义变量（0 表示不存在，1 表示存在， • 表示空值，即未进行调查）。丰度数据列设置为连续变量，所有预测变量也都是连续变量。
我原以为问题出在数据集中大量的空值上（该物种每年只活跃几个月，因此大部分时间都没有监测）。然而，即使我排除了所有空值，仍然出现了同样的错误。
为了查看问题是否专门出现在丰度数据中，我尝试输入一些无关但连续的数据（观测年份）作为假装的“频率”，JMP 运行起来没有任何问题。
我使用的是 JMP 学生版 19.0.1。
提前致谢！ ：）
鲍比
基础数据分析与建模回复：在逻辑回归中添加频率时出现“响应必须至少有两个级别”的提示嗨@bobby ：欢迎加入社区。由于没有看到你的数据，我只能进行推测。但听起来，无论是否存在，丰度值都始终为零。
回复：在逻辑回归中添加频率时出现“响应必须至少有两个级别”的提示展示数据当然会让回答这个问题容易得多，但我在这里只能推测一下。当你把丰度作为频率或权重时，你实际上是将响应变量（存在或不存在）限制为：当丰度为零时，响应变量也为零（当丰度缺失时，响应变量也为缺失值——这在逻辑回归中会被忽略）。因此，最终使用的丰度值仅限于丰度存在的情况。将丰度作为权重/频率似乎抹去了存在/缺失变量，使得响应变量的值只包含存在。
不过，我确实对您处理丰度的方式有些疑惑。您是不是想把丰度作为一个连续变量来预测，但其中却包含大量零值？这听起来很像一个截尾数据问题，或者至少是一个在部分值为零、其余值为连续变量不同水平的情况下，试图预测总体规模的问题。我很难给出最佳的建模方案，但用丰度作为频率或权重似乎并不是正确的方法。
回复：在逻辑回归中添加频率时出现“响应必须至少有两个级别”的提示嗨@MRB3855 - 谢谢！是的，对于缺失而言，丰盛永远为零。
回复：在逻辑回归中添加频率时出现“响应必须至少有两个级别”的提示嗨@dlehman ，谢谢！很遗憾，我不确定能否上传真实数据，所以为了谨慎起见，我先用下面的表格模拟一下我实际的数据（虽然我的数据中有很多零值和空值）。你说得对，丰度数据确实有很多零值，但也有一些天数有非零值（因为丰度是连续变量）。
关于这个模型——鱼群在夏季开始出现，但具体日期会受到环境因素的影响（鱼群出现后的种群数量也会随之变化）。我正在尝试确定哪些因素与鱼群出现最为相关，最终目的是能够预测鱼群何时开始出现。虽然我并不关心预测种群数量，但我将观察到的鱼群数量作为指标，用来衡量随着季节推移鱼群数量的增加，以便更真实地反映鱼群出现与环境因素之间的关系（顺便一提，观察到的鱼群是收集的，所以不存在重复收集的问题）。希望我解释得足够清楚——如果有什么不明白的地方，请告诉我！（我对统计学还不太熟悉 :beaming_face_with_smiling_eyes:)
写到这里，我突然想到，或许可以忽略存在/缺失的衡量标准，只关注丰度？但这仍然需要处理零值，所以我得试试看……
| 年 |
月 |
天 |
鱼是否存在（1/0） |
鱼类数量（观察到的鱼类数量） |
日平均水温（摄氏度） |
夏季累计水温（摄氏度） |
溪流深度（米） |
| 2016 |
1 |
29 |
• |
• |
12.0 |
803.0 |
0.6 |
| 2016 |
1 |
30 |
0 |
0 |
12.8 |
815.8 |
0.6 |
| 2016 |
1 |
31 |
1 |
3 |
14.2 |
830.0 |
0.7 |
| 2016 |
2 |
1 |
1 |
7 |
14.7 |
844.7 |
0.7 |
| 2016 |
2 |
2 |
0 |
0 |
13.3 |
858.0 |
0.5 |
| 2016 |
2 |
3 |
1 |
2 |
14.1 |
872.1 |
0.7 |
| 2016 |
2 |
4 |
0 |
0 |
12.6 |
884.7 |
0.8 |
| 2016 |
2 |
5 |
• |
• |
12.9 |
897.6 |
0.6 |
| 2016 |
2 |
6 |
• |
• |
13.4 |
811.0 |
0.7 |
回复：在逻辑回归中添加频率时出现“响应必须至少有两个级别”的提示嗨@bobby ，
欢迎加入社区！
@dlehman1找到了你遇到的问题：当使用“丰度”列作为频率或权重时，该列中的零值会导致缺少鱼类的行被排除在逻辑回归拟合之外。这与你没有这些行的情况相同。
我建议将建模任务分成两部分：
- 首先，仅使用“存在/不存在”列，通过逻辑回归来检测鱼在哪些条件下存在或不存在。
- 其次，对于观察到鱼的情况，尝试对鱼的数量进行建模（由于处理的是计数，所以可能使用泊松广义回归）。
如果只预测鱼类数量（鱼的数量），并使用（零膨胀的）泊松分布来处理零值和非零值计数，那么这两个任务或许可以合并为一个任务完成。
我认为这两种建模方法（逻辑回归和泊松回归）回答的问题略有不同：哪些条件使得鱼类得以存在（逻辑回归）与不同的条件如何增加鱼类的存在（泊松回归）。
希望这个回答对您有所帮助。
