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尝试在函数（包）产生的对象上model.avg使用包的函数时遇到问题。尽管手动列表兼容，但该函数不会像我预期的那样返回解释变量的模型平均系数。 MuMinmultinomnnetmultinommodel.avg

我知道当响应变量仅作为 2 个级别时问题不存在multinom，所以我猜这取决于生成的 multinom 对象的结构。但是，我不知道如何解决这个问题。

这是函数model.avg按预期工作的示例代码：

#### MuMIn example  
library(MuMIn)  
data(Cement)  
fm1 <- lm(y ~ ., data = Cement)  
dd <- dredge(fm1)  
summary(model.avg(dd, subset = delta < 4))$coefmat

结果：

               Estimate Std. Error Adjusted SE   z value  Pr(>|z|)
(Intercept) 64.69312754 22.2354794  22.4624137 2.8800613 0.0039760
X1           1.45579791  0.2036676   0.2193043 6.6382554 0.0000000
X2           0.62502598  0.1202570   0.1291705 4.8387682 0.0000013
X4          -0.47600710  0.2215167   0.2309395 2.0611767 0.0392862
X3          -0.02153196  0.3767120   0.3924356 0.0548675 0.9562440

在这种情况下，“model.avg”函数按预期返回解释变量（即 X1-X4）的Model-averaged coefficients（列Estimate）。

现在，如果我想将其应用于multinom对象（至少具有 3 个级别的响应变量）：

#### application to multinomial regression
library(foreign) ; library(nnet) ; library(MuMIn)
ml <- read.dta("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/hsbdemo.dta")
ml$prog2 <- relevel(ml$prog, ref = "academic")
test <- multinom(prog2 ~ ses + write + schtyp, data = ml)
# [...] verbosity not displayed here
dd <- dredge(test)
# [...] verbosity not displayed here
summary(model.avg(dd, subset = delta < 4))$coefmat

结果

         Estimate Std. Error  z value    Pr(>|z|)
general  2.850316   1.169132 2.437977 0.014769732
vocation 5.134921   1.173878 4.374322 0.000012181

在这里，函数返回响应变量（即general和vocation）的不同水平的“模型平均系数”，而不是解释变量的模型平均系数。

如果这是可能的，你能告诉我如何从对象中获取Model average coefficients解释变量吗？multinom

提前谢谢了。

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1 回答 1

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从多项对象中提取系数确实是一个错误。现在已在 MuMIn 1.9.13 中修复。

于 2013-10-29T18:09:51.950 回答