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我試圖構建雞蛋的量（質量）魚種羣的標本擋規取決於它的大小和年齡該車型GLM 。
因此，變量是：
eggW：奠定雞蛋的總質量，以連續和正可變範圍300和30000之間fishW：魚的質量，連續正面，範圍在3到55之間。age：1或2年。
沒有0的，沒有NA的。
在檢查並實現假設正常分佈可能不合適之後，我決定使用Gamma分佈。我之所以選擇Gamma，主要是因爲變量是正值和連續值，隨着值的增加變化越來越大，並且似乎有偏差，正如下圖所示。
eggW值的頻率分佈：
fishW VS eggW：
代碼
myglm <- glm(eggW ~ fishW * age, family=Gamma(link=identity),
start=c(mean(data$eggW),1,1,1),
maxit=100)
我看到它之後添加的maxit因素建議上的一個帖子此頁面作爲glm.fit: algorithm did not converge錯誤的解決方案，並且工作正常。
我選擇與link=identity一起使用，因爲生物學術語對結果的解釋更加明顯和直接，而不是使用inverse或log鏈接。
所以，上述結果的下一個消息中的代碼：
警告消息：
1：在日誌（ifelse（Y == 0，1，Y /畝））：NaN的 產生
2 ：步長截斷由於重要的是，如果變量fishW被丟棄，只有年齡保持顯示沒有錯誤警告發散
。 否如果使用log鏈接報告錯誤。
問題
如果我的模型設計背後的理由是可以接受的，我想知道爲什麼報道這些錯誤和如何解決或避免它們。無論如何，我將不勝感激任何批評或建議。
請，你可以發佈'eggW'和'fishW'之間的關係？ –
第二個陰謀足夠了嗎？ –
伽瑪GLM與日誌的鏈接是相當解釋。 –