この質問に従って、パッケージを使用してMuMIN、情報量基準に基づいてモデル平均化を行いました。
options(na.action = "na.fail")
すべての変数と双方向の相互作用を含むグローバル モデルを作成します。
global.model<-lmer(yld.res ~ rain + brk +
onset + wid + (1|state),data=data1,REML="FALSE")
変数のスケールが異なるため、グローバル モデルを標準化する
stdz.model <- standardize(global.model,standardize.y = TRUE)
モデルのすべての可能な組み合わせを作成する
model.set <- dredge(stdz.model)
deltaAICc<2 基準に基づいて最適なモデルを取得します
top.models <- get.models(model.set, subset= delta<2)
モデルを平均して効果サイズを計算します (入力変数の標準化された勾配)
s<-model.avg(top.models)
summary(s);confint(s)
変数の効果量は次のとおりです。
Variable slope estimate
brk -0.28
rain 0.13
wid 0.10
onset 0.09
ご覧のとおり、ステップ 3 でモデルを標準化して、これらの勾配推定値を比較できるようにbrkしましrainた。ただし、これらの勾配の推定値は標準化されているため、標準化されていない勾配を取得する方法があるかどうかを知りたいですか?
私の質問が明確でない場合はお知らせください。
ありがとう