問題タブ [glmulti]

glmultiパッケージの関数を使用してglmulti、ポアソン誤差分布データに最適な glm モデルを取得しました。問題ありません。最適なモデルを取得したら、カイ 2 乗検定を使用して p 値を取得し、モデルに入力された各変数の統計を検定しました。私が直面している唯一の問題は、データが過度に分散していることと、Zuur book と Crawley の両方が、準家族関数を使用して過分散を修正することを提案していることです。これ自体は、glmulti 関数が準関数への適合を許可しないことを除けば、問題ではありません。

私が持っている質問は、ポアソン誤差分布で glmulti を使用して最適なモデルを取得し、最適なモデル出力を準関数に適合させることが間違った方法であるかどうか、および誰かが提供できる他の提案があるかどうかです。

また、正規分布データに対しても glmulti を実行しました (ファミリをガウスとして指定し、リンクを ID として指定)、これは機能しましたが、主要なルールに違反している場合はお知らせください。

glmulti階層線形モデルを実行し、最適なモデルを選択するために使用しています。DVには 4 つの予測子 ( A、B、) があり、私の目標は、すべての主効果モデルと交互作用効果のすべての組み合わせ (つまり、、、) を実行することです。次の 2 つのモデルはどのように異なりますか?CDA:BA:CA:D

「2つの因子間の交互作用がモデルに含まれている場合、これらの因子を主効果として追加してもしなくてもモデルは変わらない」ことを私は知っています ( Calcagno, 2010 )。A*B*C*Dモデル 1 とモデル 2 は、基本的に各予測変数の主効果を含んでいるため、同じ結果になるはずです。しかし、2 つのコードは異なる最適なモデルを選択します。

ありがとう！