我有以下带有随机斜率的 GLMM，我正在使用 MuMIn “dredge”进行模型平均（我认为我的数据集不相关，所以我只在此处包含代码）：
sett_global2 <- glmmTMB(sett_dens~ depth_scale + sst_six_scale + exposure_six_month_daily_log_scale + (1|kelp)+ (0 + sst_six_scale|kelp) + (1|site) + (1|Year), data = sett_model_data, family=nbinom2)
当我最初尝试疏通模型时，它可以工作，但出现以下警告消息：
dredge(sett_global2, beta = "none", rank = "AIC", trace = 2)
警告信息： 1：随机斜率不作为固定效应出现。这人为地夸大了条件随机效应方差。解决方案：重新指定固定结构！2：随机斜率不作为固定效应存在。这人为地夸大了条件随机效应方差。解决方案：重新指定固定结构！3：随机斜率不作为固定效应存在。这人为地夸大了条件随机效应方差。解决方案：重新指定固定结构！
表明即使“sst_six_scale”的固定效应不在完整模型集中拟合的模型中，该模型仍以随机斜率“(0 + sst_six_scale|kelp)”进行拟合。
因此，我尝试再次使用“子集”命令中的“dc”参数来疏通模型，以便仅在模型中存在相应的固定效应时才包含随机斜率：
dredge(sett_global2, beta = "none", rank = "AIC", subset = dc("cond(sst_six_scale)" , "cond(0 + sst_six_scale | kelp)"), trace = 2)
但我仍然得到与以前相同的警告消息，向我表明子集命令无法正常工作。我确保使用“getAllTerms”来获取适当的变量名称以放入子集命令中，并且在运行上述代码时我没有收到任何错误，所以我真的想不出它不工作的任何原因。这让我想知道“子集”命令是否完全适用于随机效应。任何人都可以为我阐明这一点吗？