Message d'erreur logiciel R

[inviteb528c949]

Bonjour,
Je suis actuellement en plein dans des analyses stats sur le logiciel R et la VRAIE débutante que je suis aurait grandement besoin d’aide…
Je vous expose mon problème :

Je travaille actuellement sur un gros jeu de données sur la présence d’amphibiens sur 19 sites différents. 3 passages (récolte de données sur le terrain) ont été effectués sur ces 19 sites. Lors de ces passages plusieurs données ont été relevées :
- des mesures météo : température de l’eau (°C), température de l’air (°C), hygrométrie (en %), vent (en km/h), et la nébulosité (de 1 à 8)
- ainsi que les caractéristiques de l’habitat : surface (en m2), la présence de prédateur (0 ou 1), le % de la présence de pente douce, d’ensoleillement, de recouvrement de d’helophytes, hydrophytes et ligneux (résultats notés sous forme : « type0 » = 0%, « type1 » = inférieur à 5%, « type2 » = de 5 à 10%, et ainsi de suite)

Mon tableau dispose donc, de 19 lignes (pour chaque site), 3 colonnes représentant les effectifs pour les 3 passages et 3 colonnes pour chaque variable (Soit 20 lignes et 38 colonnes).

J’importe donc mon tableau sur R (studio).
J’utilise le package « unmarked ».
Je formate mes données en utilisant la fonction « unmarkedFramePCount », de cette façon :

# Formatage des données
RD16.umf<-unmarkedFramePCount(y=RD16[,2:4], 
                              siteCovs=data.frame(Surface=RD16[,c("Surface_P1","Surface_P2","Surface_P3")],Pente_douce=RD16[,c("Pentedouce_P1","Pentedouce_P2","Pentedouce_P3")], Ensoleillement=RD16[,c("Ensoleillement_P1","Ensoleillement_P2","Ensoleillement_P3")],Helophyte=RD16[,c("Heloph_P1","Heloph_P2","Heloph_P3")], Hydrophyte=RD16[,c("Hydroph_P1","Hydroph_P2","Hydroph_P3")], Ligneux=RD16[,c("Ligneux_P1","Ligneux_P2","Ligneux_P3")], Predateurs=RD16[,c("Predateurs")]), 
                              obsCovs = list(Teau=RD16[,c("Teau_P1","Teau_P2","Teau_P3")],  
                                             Tair=RD16[,c("Tair_P1","Tair_P2","Tair_P3")],
                                             Hygro=RD16[,c("Hygro_P1","Hygro_P2","Hygro_P3")],
                                             Vent=RD16[,c("Vent_P1","Vent_P2","Vent_P3")],
                                             Nebulo=RD16[,c("Nebulo_P1","Nebulo_P2","Nebulo_P3")]))

summary(RD16.umf)

Résultats :

> summary(RD16.umf)
unmarkedFrame Object

19 sites
Maximum number of observations per site: 3 
Mean number of observations per site: 3 
Sites with at least one detection: 10 

Tabulation of y observations:
   0    1    2    3    6    7   11   23   30   34   42   43   46   57   64   74   79 
  29    2    3    3    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    2    1    1 
  84  146  147  149  156 <NA> 
   1    1    1    1    2    0 

Site-level covariates:
 Surface.Surface_P1 Surface.Surface_P2 Surface.Surface_P3 Pente_douce.Pentedouce_P1
 Min.   :  12.0     Min.   :  12.0     Min.   :  12.0     Type1_sup95:15           
 1st Qu.: 155.0     1st Qu.: 177.0     1st Qu.: 107.0     Type3_50_75: 2           
 Median : 234.0     Median : 225.0     Median : 221.0     Type4_25_50: 1           
 Mean   : 582.1     Mean   : 590.3     Mean   : 654.1     Type5_5_25 : 1           
 3rd Qu.: 526.0     3rd Qu.: 573.0     3rd Qu.: 439.0                              
 Max.   :3402.0     Max.   :3402.0     Max.   :3900.0                              
 Pente_douce.Pentedouce_P2 Pente_douce.Pentedouce_P3 Ensoleillement.Ensoleillement_P1
 Type1_sup95:13            Type1_sup95:12            Type1_sup95:11                  
 Type2_75_95: 2            Type2_75_95: 4            Type2_75_95: 3                  
 Type3_50_75: 1            Type3_50_75: 1            Type3_50_75: 4                  
 Type4_25_50: 1            Type5_5_25 : 2            Type5_5_25 : 1                  
 Type5_5_25 : 2                                                                      
                                                                                     
 Ensoleillement.Ensoleillement_P2 Ensoleillement.Ensoleillement_P3
 Type1_sup95:9                    Type1_sup95:7                   
 Type2_75_95:4                    Type2_75_95:8                   
 Type3_50_75:4                    Type3_50_75:2                   
 Type4_25_50:1                    Type4_25_50:1                   
 Type5_5_25 :1                    Type5_5_25 :1                   
                                                                  
  Helophyte.Heloph_P1  Helophyte.Heloph_P2  Helophyte.Heloph_P3 Hydrophyte.Hydroph_P1
 Type1_sup95:4        Type2_75_95:4        Type2_75_95:4        Type3_50_75: 2       
 Type2_75_95:4        Type3_50_75:4        Type3_50_75:3        Type4_25_50: 2       
 Type3_50_75:2        Type4_25_50:1        Type4_25_50:2        Type5_5_25 : 5       
 Type4_25_50:1        Type5_5_25 :5        Type5_5_25 :6        Type6_inf5 :10       
 Type5_5_25 :3        Type6_inf5 :5        Type6_inf5 :4                             
 Type6_inf5 :5                                                                       
 Hydrophyte.Hydroph_P2 Hydrophyte.Hydroph_P3  Ligneux.Ligneux_P1  Ligneux.Ligneux_P2
 Type2_75_95: 2        Type0_0    :4         Type5_5_25: 2       Type6_inf5:19      
 Type3_50_75: 2        Type3_50_75:2         Type6_inf5:17                          
 Type5_5_25 : 2        Type5_5_25 :4                                                
 Type6_inf5 :13        Type6_inf5 :9                                                
                                                                                    
                                                                                    
  Ligneux.Ligneux_P3   Predateurs    
 Type0_0   : 3       Min.   :0.0000  
 Type6_inf5:16       1st Qu.:0.0000  
                     Median :0.0000  
                     Mean   :0.2632  
                     3rd Qu.:0.5000  
                     Max.   :1.0000  

Observation-level covariates:
      Teau         Tair        Hygro         Vent        Nebulo     
 8,7    : 4   14     : 5   55     : 6   0      :22   Min.   :0.000  
 9,8    : 3   10     : 4   60     : 3   3      : 4   1st Qu.:0.000  
 5,5    : 2   8      : 4   45,9   : 2   0,5    : 2   Median :3.000  
 6,3    : 2   10,8   : 2   52     : 2   10     : 2   Mean   :3.263  
 6,6    : 2   11,9   : 2   65,5   : 2   2      : 2   3rd Qu.:7.000  
 6,7    : 2   13,6   : 2   69     : 2   5      : 2   Max.   :8.000  
 (Other):42   (Other):38   (Other):40   (Other):23

Après cela j’utilise la fonction « pcount » pour créer mes différents modèles, de cette façon :

# Création des modèles 
m0<-pcount(~1~1,RD16.umf,K=250,mixture="NB")
m1<-pcount(~Teau~1,RD16.umf,K=250,mixture="NB")
m2<-pcount(~Tair~1,RD16.umf,K=250,mixture="NB")

Mais après ça, un message d’erreur apparaît : « Erreur : Hessian is singular. Try using fewer covariates. »
J’ai réessayé en enlevant deux trois variables mais ce message réapparait constamment. Je ne sais plus quoi faire et surtout je ne comprends pas ce qui peut poser problème…

Je me tiens à disposition si besoin de plus d’information concernant mon problème.
Merci d’avance,
Une âme en peine
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[invite9dc7b526]

bonjour,

je ne connais pas la fonction pcount mais manifestement tu as trop de variables dans tes modèles. Essaie en ne gardant qu'une variable ou deux. Si ça passe ça confirmera mon idée et il te faudra trouver une autre modélisation.