R で一連のポアソン回帰を実行し、AIC に基づいてモデルのランク付けを行っています。ただし、結果としてこれが得られます。
> aictab(cand.set = Cand.models, sort = TRUE)
Model selection based on AICc :
K AICc Delta_AICc AICcWt Cum.Wt LL
Mod7 4 Inf NaN NaN NA -Inf
Mod6 3 Inf NaN NaN NA -Inf
Mod5 3 Inf NaN NaN NA -Inf
Mod4 3 Inf NaN NaN NA -Inf
Mod3 2 Inf NaN NaN NA -Inf
Mod2 2 Inf NaN NaN NA -Inf
Mod1 2 Inf NaN NaN NA -Inf
各モデルは個別にインターセプトの結果を提供しますが、AIC の結果は提供しません...
> Cand.models[[1]]
Call: glm(formula = D ~ A, family = poisson(), data = d)
Coefficients:
(Intercept) Slope
-0.17356 0.07058
Degrees of Freedom: 251 Total (i.e. Null); 250 Residual
Null Deviance: 55.35
Residual Deviance: 54.99 AIC: Inf
family=gaussian(identity) で同じことをすると、結果が得られます。ポアソン回帰を行うと、AIC が機能しないのはなぜですか?
任意の助けをいただければ幸いです。