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在给定某些标准的情况下，我尝试使用MuMIn::dredge()全局模型来给我我的候选模型。我已经阅读?dredge并理解了其中的一些内容，但我仍然对如何包含我的标准之一有疑问：

如果我有一个全局模型，例如

y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X1:X2 + X2:X3 + X3:X4 + X4:X6 + X5:X7

（几个主要影响和几个交互）并且我想指定我只希望疏通返回一次包含一个交互的模型，我如何以简单的方式对其进行子集化？

此外，如果全局模型还包括参数的二次多项式

Y ~ X1 + X1^2 + X2 + X3 + X4

并且我想指定这两个应该始终在模型中一起存在（主效应X1永远不会单独存在X1^2）我理解的语法是（同意？）：

dredge(global.model, subset=(X1^2|!X1))

如果我理解正确，dredge()是否正在采取相反的方式（X1^2只有在模型中才会出现在X1模型中 - 对于在没有主要影响的情况下永远不会发生的交互也是如此）？

但是里面的二次多项式的语法是怎样的dredge()呢？我是对的，它是这样的：

dredge(global.model, subset=({I(X1^2)}|!X1))

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不是最优雅的解决方案，但它有效：

library(MuMIn)

# example global model with many interactions:
fm <- lm(y ~ (X1 + X2 + X3 + X4)^2, Cement, na.action = na.fail)

# create a vector of interaction term names:
x <- c(getAllTerms(fm))
x <- x[grep(":", x)] # won't work if any variable name has ":" in it.

# create a subset expression (sum of interactions < N):
ss <- substitute(sum(X) < N, list(N = 3, X = as.call(lapply(c("c", x), as.symbol))))

# the resulting expression is:
sum(c(`X1:X2`, `X1:X3`, `X1:X4`, `X2:X3`, `X2:X4`, `X3:X4`)) < 3

dd <- dredge(fm, subset = ss)

# verify:
max(rowSums(!is.na(dd[, x]))) # --> 2

编辑：更好的交互检测，并封装到函数中：

subsetExprInteractionLimit <- function(model, N = 1) {
    x <- getAllTerms(model)
    x <- c(x)[attr(x, "order")][attr(terms(model), "order") > 1]
    substitute(sum(X) <= N, list(N = N, X = as.call(lapply(c("c", x), as.symbol))))
}

subsetExprInteractionLimit(fm, N = 1) # limit to 1 interaction
于 2018-02-28T16:37:08.230 回答