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我是一名生物学家，研究许多鸟类的栖息地关联。因此，我列出了每个物种的全球模型，并在每个物种上都使用了挖泥机。我现在想使用 model.avg 来获取顶级模型的平均系数（delta < 2）。

但是，对于某些物种，只有一个顶级模型 - 下一个最佳模型的 delta > 2。这对我来说很好，但这意味着model.avg会引发错误。我希望它简单地返回那个顶级模型的系数（以与mean(5)返回相同的方式5）。

我可以使用 if 子句来查找这些物种并分别对待它们，但是，比如说，get.models的输出model.avg与.

是否有一种简单的解决方法可以让model.avg（或类似 model.avg 的输出）与单个顶级模型一起使用？

我有一组线性混合模型，并创建了一个平均模型。我想绘制模型适合一个因子的两个水平，包括在平均模型中。一个简单的例子：

我想绘制am完全平均模型估计的效果。

通常我会使用lsmeans::lsmeans(gl, ~am)orlmerTest::lsmeansLT(gl, 'am')并绘制两组的最小二乘均值及其置信区间。

我怎样才能对普通模型做同样的事情？

我想使用 dredge::MuMIn 来探索我的数据。如果I(GISalt^2)变量和GISalt.

例如，我想保留：

和

并排除：

I(GISalt^2) * Forest) 但不是 GISalt * Forest) mod3 <- glm(MLE2017 ~ MLE200405 + Scrub + I(GISalt^2) * Forest)

包含所有变量的全局模型dredge()

是否可以从 R 中的模型平均值中获得预测区间？

我已经使用该MuMIn包对几个线性混合模型（我适合使用lme4::lmer()）进行模型平均。该MuMIn软件包支持模型预测和 st。估计误差（如果所有组件模型都支持对 st. 误差的估计），这便于获得预测的 [estimated][1] 置信区间。

要从单个线性混合模型拟合中获得预测区间lme4::lmer()，我可以按照Ben Bolker 的说明进行操作：

但是我怎么能对几个平均在一起的模型做到这一点呢？这给了我一个 [rough][1] 置信区间，但我不清楚如何平均跨模型的预测区间：

[1] 正如 Ben Bolker在这里指出的，这些置信区间仅考虑了固定效应的不确定性，而不考虑随机效应的不确定性。lme4::bootMer()将更好地估计置信区间，但它仅适用于单个模型，而不适用于模型平均值。

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

（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

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？）：

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：

?

当我将model.sel函数应用于g0下面的模型时，它运行良好。但是，当我使用我的数据创建类似的模型时，我收到如下所示的错误。为什么我可能会收到此错误的任何线索？

上面运行良好，但是，这不是：

数据位置：https ://mqoutlook-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/joseph_mbui_mq_edu_au/EjFIajIJxxxBsIBcMi3GyIMBc6FyN4a5y-39cDev2Aoyng?e=tUTj2W

两种配置的唯一区别是我适合beta家庭

我尝试过切换na.options并安装了相关软件包的最新版本。

我正在疏浚一个未标记的入住模型，并遇到了一些障碍：

1）在首先疏通模型的检测组件之后，我试图用之前为检测组件选择的固定预测因子子集来疏通模型的占用组件，如下所示：

更新：我尝试在下面使用 Kamil 的解决方案，但它不起作用，因为“m.max”参数对任何单个模型的最大变量数施加了通用约束（跨 p 和 psi 分量），因此不允许要拟合的任何 psi 协变量...

我一直在使用一个非常大的全局模型的包 MuMIn 作为垫脚石来运行挖泥机，最终目标是获取每个变量的重要性值。挖泥机确实在 2 天内成功运行，但后来我需要添加 2 个变量，并且在添加后它还没有运行完成。它在 R 崩溃之前第一次运行了 7 天（我假设），因为当我接下来检查它时，R 已经关闭，当我再次启动 RStudio 时没有错误消息，这是一个新窗口。我再次启动代码，这次它运行了 8 天，然后才做同样的事情。

我将解释我的全局模型和子集，以便清楚为什么代码需要这么长时间才能运行：它是一个具有 19 个变量和 4 个交互项的游戏（除“年份”之外的所有数字都是分类的）。有些变量不能一起出现在模型中，因为一个是另一个的替代版本，所以我有这些的子集。交互项使事情变得更加复杂，因为当交互项在模型中时，项的平滑版本不能成为主要影响，因为该项的未平滑版本会自动包含在内，该项的未平滑版本也不会显示为当交互项不在模型中时的主要影响，因为可能已经存在该项的平滑版本。任一选项都会导致模型中一个术语的双重表示，因此我也将这些选项子集化了。这是显示挖泥船的全局模型和代码的代码：

在 R 第二次崩溃后，我进行了诊断；但是，错误的时间戳与 R 崩溃的时间不匹配，所以我不知道这是否提供信息。

这是需要更多计算能力的问题，还是有更简洁/更正确的方法来编写此代码以使其完成？提前感谢您对此的任何帮助！

我正在尝试使用 R 中平均模型中的全平均系数。此时我正在使用包（MuMin）。

但是，当我使用以下参数时： coef(mAVG_1) 模型平均的摘要 它只提取“条件平均”的系数。是否有任何代码可以直接从全平均模型中提取系数？

当我尝试使用MuMIn包的predict.averaging. 我得到保证，当full参数设置为FALSE函数时，应该根据条件平均系数返回预测值。但是，它返回一个错误。请参阅下面使用汽车数据集的示例。它与我的实际设置非常相似。

该错误表明它full被忽略了，这意味着完整的模型系数用于预测值（不是我想要的）。我已经通过一些简单的手动检查值确认了这一点。我的检查也很明显predict()输出也很明显。注意值是如何跳跃的，这表明系数设置为零或其他什么。也有人建议将 glm 更改为 lm 将解决该问题，但至少对我而言没有。

谢谢！