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r - 使用疏通函数会在 lmer 中产生错误

我正在生成装有 lmer 的模型的不同组合global.modprdredge用于执行此操作。这是我的代码:

但是,几秒钟后我的代码会生成以下错误:

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r - 如何获得广义最小二乘 (gls) 模型的预测变量的相对重要性?

我目前正在使用 R 包运行一些具有空间相关结构的广义最小二乘 (gls) 模型nlme;它们如下所示:

我试图通过模型平均提取每个解释变量(预测变量)的相对重要性,作为变量出现的子模型的 Akaike 权重之和,从包括解释变量的所有组合的子模型集中。dredge我使用包的功能生成具有解释变量的所有可能组合的完整子模型集MuMIn

我想知道函数dredge完成后如何提取每个解释变量的相对重要性。我还想知道“疏通”功能需要数小时才能完成完整的子模型集是否正常。在更短的时间内还有另一种可能性吗?

先感谢您

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r - Dredge MuMIn:在 GLMM 上使用挖泥机时,空模型是否包含随机效应?

我有一个使用 GLMM 的全局模型,该模型具有 5 个具有交互作用的固定效应,以及两个随机效应。

我正在使用信息论方法,并在此全局模型中使用了该dredge()函数。MuMIn

空模型的排名非常低(95),我认为这意味着固定效应对系统很重要,因为有 94 种可能的模型组合优于随机模型。

但是,一位同事询问随机效应是否包含在空模型中,否则,当然许多模型都比空模型更好,因为它们考虑了随机效应的变化,但空模型不会。

但是,我假设模型仍然会有这些随机效应,只是没有固定效应。它是否正确?

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r - 如何使用 R 将名称列表转换为 Dredge 的方程式

我想自动将名称列表转换为回归方程,以便在 MuMIn 包中的 Dredge 命令中使用。

这样做:

进入这个:

从理论上讲,看起来很简单——一堆 paste0。我所需要的只是一种将“”变成+的“查找-替换”自动化的方法。

为什么会有这种疯狂?我不断向我的数据表中添加变量/列,然后需要更改疏通方程。此外,这样做将为我提供一个疏浚片段,我可以将其交叉应用于许多不同的未来疏浚。

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r - GAM 中疏浚函数 (MuMin) 中的固定项

我正在尝试使用MuMIn::dredge()函数来构建 GAM 模型。我正在研究鱼的分布,并且由于数据集的大小,为了加快分析速度,我想修复两个变量,例如深度和交互(纬度、经度)。

我已经阅读了软件包文档,并且还在这个论坛中寻找了任何建议,但我没有成功。以下代码有效,

因为它只修复了一个变量,我不知道如何修复另一个变量s(Lon_Proj, Lat_Proj, k=20),即使我尝试了几种方法(主要是在 dredge() 的子集化帮助下)。

任何想法或建议都将受到欢迎。提前致谢。

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r - 可以使用 AIC 分数比较多个回归模型

是否可以使用 AIC 分数比较多个回归模型,模型从支持最佳到支持最差排序?

这是我的代码

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r - 绘制 R 中逻辑回归的“model.averaging”对象的交互

多次搜索 stackoverflow 以找到此问题的解决方案。我遇到的一个基本问题是我无法预测某些模型平均系数对响应的交互影响。我目前正在运行一个占用模型,我想在其中可视化某些模型平均系数对响应 (0/1) 的影响

这是来自“MuMIn”的模型平均对象的样子:

我考虑将完整模型中的系数连同标准误差和上下 CI 一起写成数据框。

例如:

在此处输入图像描述

我想使用 alt.y:bio_17.y 的系数估计值,并预测它对响应的影响作为主持人 alt.y 的函数。我尝试了多种方法来做同样的事情,但想在 R 中实现“预测”功能,而无需存储模型对象。此外,即使我将模型平均对象存储在 R 中,如上所示 - 我无法通过sjPlotR 中的包或其他包使用相同的对象。

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r - R MuMIn model.avg() - 相对重要性不返回

我正在尝试使用 MuMIn 的 model.avg 函数:

但是,“相对变量重要性”不起作用:

如何使 model.avg 重新定义“相对变量重要性”值?

我正在寻找像这个例子这样的结果:

结果示例

提前致谢。

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r - predict() 出错,R 不会从 MuMIn 调用 predict.averaging()

非常感谢任何帮助,在此先感谢。

我使用包中的model.avg()函数对三个 GLMM 模型进行了平均MuMIn。我现在想从这个平均模型中进行预测。但是,当我调用predict()R 时似乎认为我想要predict.merMod()并因此引发警告消息,因为我要求提供标准错误,而predict.merMod(). 相反,我想调用predict.averaging()哪个是对类模型的适当调用,averaging并将为模型预测提供标准错误。predict.averaging()如果我尝试通过指定来强制使用 R,MuMIn::predict()或者MuMIn::predict.averaging()我收到一条错误消息,指出该函数不是从MuMIn.

任何帮助解决这个问题将不胜感激?我想从 class 的平均模型中进行预测averaging,并希望获得估计值和标准误差。

下面的可重现示例。

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r - 为模型汇总表提取模型协变量的问题

我是一名研究生,使用线性回归(计数)模型来了解鱼类进出潮汐湿地的驱动因素。我目前正在尝试在 r 中生成一个值得发表的模型汇总表。我一直在使用 sel.table 函数,该函数为此目的运行良好。

但是,我无法生成包含各个模型公式的列。下面是我的代码,它基于使用 MuMIn 包的一些很好的说明。https://sites.google.com/site/rforfishandwildlifegrads/home/mumin_usage_examples

回顾一下,我的问题与下面的最后一行代码有关,

如何将模型公式插入模型选择表中。**

更新代码

我提取模型名称的方法非常笨拙,但除此之外,这段代码似乎生成了我想要的(完整的模型选择表)。另外,我不确定模型系数是否正确显示,但我希望对此进行跟进以获得最终答案。

20 年 6 月 1 日更新:

下面的图片描述了我在使用代码时遇到的两个问题。我找到了第一个问题的解决方法,但我仍在调查第二个问题。 在此处查看详细信息

  1. 模型最终被错误编号
  2. 正在为每个模型生成模型公式列