# R ver. 3.6.2# 2021.1.15
# packageslibrary(glmmTMB)library(bbmle) #for AICtablibrary(dplyr) #for sample_n
# 以下からデータをダウンロードして作業ディレクトリへ(サンプル数がかなり大きい)# https://github.com/embruna/Brooks_etal_2019_HeliconiaData/blob/master/hdat.RDataload("hdat.Rdata")head(hdat)
# サンプル数が多すぎるのでランダムに300個抽出してみたhdat2 <- sample_n(tbl = hdat, size = 300)hdat2
# generalised poisson (GP)# infl = 花序の生産数, lsize = log(シュート数), habitat = 生息地タイプgp00=try(glmmTMB(infl ~(1|ID)+(1|year)+(1|plot), hdat2, family='genpois')); summary(gp00)gp0=try(glmmTMB(infl ~lsize+(1|ID)+(1|year)+(1|plot), hdat2, family='genpois')); summary(gp0)gp1=try(glmmTMB(infl ~lsize+habitat+(1|ID)+(1|year)+(1|plot), hdat2, family='genpois')); summary(gp1)gp2=try(glmmTMB(infl ~lsize*habitat+(1|ID)+(1|year)+(1|plot), hdat2, family='genpois')); summary(gp2)
# Conway‐Maxwell‐Poisson (CMP)cmp00=try(glmmTMB(infl ~(1|ID)+(1|year)+(1|plot), hdat2, family='compois'))cmp0=try(glmmTMB(infl ~lsize+(1|ID)+(1|year)+(1|plot), hdat2, family='compois'))cmp1=try(glmmTMB(infl ~lsize+habitat+(1|ID)+(1|year)+(1|plot), hdat2, family='compois'))cmp2=try(glmmTMB(infl ~lsize*habitat+(1|ID)+(1|year)+(1|plot), hdat2, family='compois'))
# AICc tableAICctab(gp00, gp0, gp1, gp2, cmp00, cmp0, cmp1, cmp2)