MuMInパッケージのを使用してモデル平均オブジェクトから予測値を計算しようとすると、エラーが発生しますpredict.averaging。full引数がFALSE関数に設定されている場合、条件付き平均係数に基づいて予測値を返す必要があることが保証されています。ただし、エラーが返されます。cars データセットを使用した以下の例を参照してください。それは私の実際の設定と非常によく似ています。
library(MuMIn)
options(na.action = "na.fail")
global.model <- glm(mpg ~ hp + drat + wt,
data=mtcars)
dr <- dredge(global.model)
mod.avg <- model.avg(dr, subset = delta < 2, fit = T)
summary(mod.avg)
predict(mod.avg, se.fit = TRUE, full = FALSE)
エラーfullは無視されたことを示します。つまり、完全なモデル係数が予測値に使用されていることを意味します (私が望むものではありません)。これは、値を手動で簡単にチェックすることで確認しました。また、私の調査結果も明らかですpredict()。係数がゼロまたは何かに設定されていることを示唆して、値がどのようにジャンプするかに注目してください。glm を lm に変更すると問題が解決することも示唆されていますが、少なくとも私にとってはそうではありません。
ありがとう！