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所以我试图使用“glmulti”包为我的响应变量 Bio_class 找到变量的最佳组合（或最佳模型）。Bio_class 是一个分类变量，包含 5 个结果（4 个物种和 1 个缺席选项）。我尝试在模型中测试 56 个数值变量（温度、盐度、叶绿素等）。我已经在网上关注了其他帖子以了解如何使用该软件包，但我遇到了错误。我对 R 相当陌生，因此对于是否包含随机效应的任何建议都将不胜感激。请让我知道，如果你有任何问题。我知道这是要放入包中的大量数据，但我希望它有效。我也有更少的变量和排除的基板，我得到了一个不同的错误。

非常感谢

library(glmulti)
library(metafor)

data.na<- na.omit(alldata) #remove any rows with NAs in them
anyNA(data.na) #FALSE = no NAs in dataset

rma.glmulti <- function(formula, data, ...)
rma(formula, vi, data=data, method="ML", ...) #defining the function 'rma.glmulti'

res <- glmulti(
    Bio_class~Temp_winter+Temp_spring+Temp_summer+Temp_autumn+Temp_yr_avg
    +Temp_yr_max+Temp_yr_min+Sal_winter+Sal_spring+Sal_summer+Sal_autumn
    +Sal_yr_avg+Sal_yr_max+Sal_yr_min+Chl_winter+Chl_spring+Chl_summer+Chl_autumn
    +Chl_yr_avg+Chl_yr_max+Chl_yr_min+Nit_winter+Nit_spring+Nit_summer+Nit_autumn
    +Nit_yr_avg+Nit_yr_max+Nit_yr_min+ZSD_winter+ZSD_spring+ZSD_summer+ZSD_autumn
    +ZSD_yr_avg+ZSD_yr_max+ZSD_yr_min+Phos_winter+Phos_spring+Phos_summer          
    +Phos_autumn+Phos_yr_avg+Phos_yr_max+Phos_yr_min+SWH_winter+SWH_spring
    +SWH_summer+SWH_autumn+SWH_yr_avg+SWH_yr_max+SWH_yr_min+Depth
    +Dist_to_major_cities+Dist_to_complete_cities+Dist_to_port
    +Dist_to_major_river+Dist_to_complete_river+Dist_to_coast, 
    data=data.na,
    level=1,
    fitfunction=rma.glmulti, 
    crit="aicc", 
    confsetsize=7.2057594e+16
)

print(res)
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