[R-sig-eco] error distribution in GLM model

[Mario Serrajotto]

Dear R-users,

apologies for the total beginner's question. I have some behavioural
data expressed in number of interactions measured over a certain
amount of time (expressed in minutes). I have calculated the number of
interactions per minute and I would like to model this variable as a
function of a covariate. I am, however, struggling with the choice of
the argument family. I have thought to log transform the data and
model them with a GLM by specifying a Gaussian family. Unfortunately
for me my data do not seem to follow a normal distribution. I then
recalled that my response is some kind of proportion and should
perhaps be modelled with binomial GLM. But the data are not bounded
from 0 to 1...Any suggestions would be greatly appreciated! Please see
data and R code at the bottom of the e-mail.

Cheers,

Mario

# number of interactions recorded
interactions<-c(2,1,2,3,0,0,0,0,1,2,0,2,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,2,3,0,8,7,6,3,5,4,5,7,6,0,0,0,0,2,2,3,4,1,2,5,6,2,4,0,6,0,0,39,46,45,48,11,8,7,8,6,7,13,10,7,9,32,38,39,25,32,30,11,13)

# observation time (in minutes)
obs.time<-c(9.4666666667,9.7,9.1,9.45,8.8166666667,8.9333333333,8.7166666667,8.85,6,3.85,6.1666666667,6.3166666667,2,2.3833333333,7.95,9.6333333333,9.8166666667,1.5,9.4166666667,9.35,1.2833333333,1.85,1,2.3333333333,6.6,6.3166666667,4.4333333333,2.5,9.35,9.3166666667,6.6,6.3166666667,6.3166666667,6.1666666667,6,9.5166666667,9.1,9.45,8.7333333333,2.5,2.3833333333,2,1.85,1.2833333333,2.3833333333,8.65,8.5333333333,8.5,8,7.6833333333,0.55,2.4,8.5166666667,8.1833333333,7.9166666667,8,9.5833333333,9.6833333333,9.6833333333,9.4833333333,9.5833333333,9.55,9.4833333333,9.45,9.7333333333,9.6833333333,9.6333333333,9.45,9.4833333333,9.6833333333,9.65,9.6166666667,9.5,9.4333333333,9.3166666667,9.3333333333,9.4166666667,9.4666666667)

# covariate
covariate<-c(15,15,18,18,40,40,45,45,42,42,50,50,200,200,400,400,500,500,200,200,150,150,90,90,45,45,37,37,42,42,37,37,80,80,110,110,150,150,300,300,250,250,85,85,18,18,42,42,15,15,50,50,45,45,200,200,45,45,15,15,115,115,125,125,500,500,550,550,550,550,45,45,37,37,80,80,100,100)

# calculate total number of interaction per minute
interactions.m<-interactions/obs.time

# fit glm
glm(log(interactions.m+1)~covariate)