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我使用包中的glmulti函数glmulti来获得泊松误差分布数据的最佳 glm 模型。那里没有问题。一旦我获得了最佳模型，我就使用卡方检验来获得 p 值并测试输入到模型中的每个变量的统计数据。我遇到的唯一问题是数据过度分散，Zuur book 和 Crawley 都建议使用准族函数来纠正过度分散。这本身不是问题，只是 glmulti 函数不允许拟合准函数。

我的问题是，使用具有泊松误差分布的 glmulti 获得我的最佳模型，然后将最佳模型输出拟合到准函数是否是做事的不正确方法，以及是否有任何其他人可以提供的建议。

我还为正态分布的数据运行了 glmulti（将家庭指定为高斯，将链接指定为身份），这确实有效，但如果我违反了任何主要规则，请告诉我。

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建议的另一个答案的问题是“ qaic”似乎在glmulti. 对我来说，这虽然有效：

library(bbmle)
qaicmod = function (fit) qAIC(fit, dispersion=with(fit,sum((weights * residuals^2)[weights > 0])/df.residual) ) 

glmulti.out <- glmulti(XXX model formula XXX, 
  data = mydata,crit = "qaicmod", 
   confsetsize = 5, fitfunction = "glm", 
   family = poisson)

这使用常规泊松 GLM，但根据估计的色散系数计算 QAIC。在 qaicmod 函数的色散参数中，您还可以放置包含所有变量的完整准泊松 GLM 的估计色散系数（我见过的一些统计数据推荐这个），即使用

disp <<- summary(fullmodel)$dispersion
qaicmod = function (fit) qAIC(fit, dispersion=disp)
于 2017-04-13T15:30:54.853 回答
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glmulti 确实允许误差分布中的准族。

在您的情况下，您应该简单地使用附加参数 family=quasipoisson 调用 glmulti （它将传递给拟合函数 glm）。

请注意，对于这种类型的模型，您使用的是准似然，因此不推荐使用 AIC 或 BIC。您应该使用后者的准等效项（QAIC 或 QBIC）。这是通过将参数 crit 设置为“qaic”（例如）来实现的。您必须提供过度分散因子的估计值，通常来自饱和模型（有关更多信息，请参阅文档；或向软件包作者寻求帮助）。

否则，对于使用多模型比较与这种类型的模型没有具体的反指示。

最好的

于 2012-07-23T17:06:17.160 回答