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我创建了一个具有先验选择的解释变量和两个随机效应的全局 GAM，并dredge()在此全局模型上使用 R 中 MuMIn 的函数进行模型选择。

mDEG_nb <- bam(deg ~ SE_score + s(ri,bs="ad") + TL + species + sex + season + year + 
                 s(code, bs = 're') + s(station, bs = 're'), 
               family=nb(), data=node_dat, na.action = "na.fail", discrete = TRUE)

我从模型选择表中删除了 delta AIC <2 的所有模型，以及嵌套在 AIC 较低的模型中的所有模型。

在此处输入图像描述

这在我的集合中留下了两个模型，所以我决定进行模型平均。我进行了模型平均，并在模型摘要中添加了置信区间并将其导出为 csv。可以在此处找到 csv 。

DEG_top <- model.avg(get.models(DEG_dredge, subset = delta < 2.0))
DEG_confint <- as.data.frame(round(confint(DEG_top), 3))
DEG_ave <- as.data.frame(round(summary(DEG_top)$coefmat.subset, 3))
DEG_sum <- cbind(DEG_ave, DEG_confint)
write.csv(DEG_sum,"DEG_sum.csv")

我以前做过模型平均，但只用 GLMMs 而不是 GAMS。看起来您获得多个值而不是对平滑项的单一估计。大概是因为在平滑项中没有单一的估计。

解释这一点的最佳方式是什么？我应该只在结果中显示参数项吗？在平滑项上呈现模型平均结果的最佳方式是什么？

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