我正在使用glmulti()
R 中的包来尝试对某些数据运行全子集回归。我有 51 个预测变量,最多有 276 个观察值。我意识到穷举和遗传算法方法无法计算这么多变量,因为我收到以下信息:
Warning message:
In glmulti(y = "Tons_N", data = MDatEB1_TonsN, level = 1, method = "h", :
!Too many predictors.
有了这些类型的需求(即有很多观察的许多变量),我可以在单次运行的全子集回归中使用多少?我正在研究变量消除技术,但我想在分析的这个阶段使用尽可能多的变量。也就是说,我想使用这个分析的结果来做出变量消除决策。是否有另一个包可以一次处理更多变量?
这是我正在使用的代码。不幸的是,由于与项目相关的机密性,我无法附加数据集。
TonsN_AllSubset <- glmulti(Tons_N ~ ., data = MDatEB1_TonsN, level = 1, method = "h",crit = "aic", confsetsize = 20, plotty = T, report = T,fitfunction = "glm")
一般来说,我对这个包和建模比较陌生。任何方向或建议将不胜感激。谢谢!