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我对混合模型使用了以下语法，然后执行了步骤，但它不起作用。

它通常像这样工作还是我实际上不能对 lmer 使用反向消除？谢谢！

fullmodel<-lmer(Eeff~NDF+ADF+CP+NEL+DMI+FCM + (1|Study),data=na.omit(phuong))
step(fullmodel, direction = "backward", trace=FALSE )
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你可以用lmerTest包做到这一点：

library(lmerTest)
step(fullmodel)

在用我相当复杂的数据测试了这个函数之后，它似乎确实产生了可行的模型替代方案。

于 2014-01-24T13:08:57.483 回答
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你可以做到，只是不能使用 step 功能。由于您的模型只是添加的，因此手动操作不需要那么长时间。

于 2012-08-02T10:24:19.830 回答
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您想要的功能stepAIC来自MASS包。

stepAIC(and step) 默认使用 AIC，它渐近等效于留一法交叉验证。

至于尖锐的批评，专家知识是模型选择的一个很好的起点，但我经常看到这被用作将做出复杂统计决策的责任转嫁给不懂统计学的应用研究人员的借口。

编辑：对不起，我的错，误读了你的问题，我以为你说的是​​“lme”而不是“lmer”。我不知道 stepAIC 是否支持 lmer。

于 2013-02-19T03:57:24.820 回答