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r - 奇妙な glmulti の結果: 候補モデルの相互作用変数がドロップ/含まれないのはなぜですか?
glmulti私は、関心のある変数のモデル平均推定値と相対的な重要度の値を取得するために使用しています。実行glmulti中、アプリオリな知識に基づいて、すべての変数と相互作用が含まれる候補モデルを指定しました (以下のコードを参照)。
glmutliモデルを実行した後、関数summary()とを使用して結果を調べましたweightable()。私には理解できない結果で、多くの奇妙なことが起こっているようです。
まず、lme4 glmer()関数を使用して候補モデルを実行すると、AIC 値 2086 が得られます。glmulti の出力では、この候補モデル (まったく同じ式) の AIC 値 (2107) が低く、その結果として表示されます。すべての潜在的なモデルのリスト (weigtable() 関数で取得) の 26 のうち 8 番目の位置にあります。
この問題の原因と思われるのは、level=2指定されているにもかかわらず、logArea:Habitat インタラクションが候補モデルから削除されていることです。この関数summary(output_new@objects[[8]]) は、 で提供される式とは異なる式 (logArea:Habitat 相互作用変数なし) を提供しweightable()ます。これは、候補モデルの AIC 値が で取得した値と同じではない理由を説明してlme4いますが、相互作用変数 logArea:Habitat が式から欠落している理由がわかりません。他の可能なモデルでも同じことが起こっています。2 つ以上の相互作用を持つすべてのモデルで、1 つの相互作用がドロップされているようです。
何が起こっているのか説明できる人はいますか？どんな助けでも大歓迎です！
ベスト、ロバート
注: データのサブセット ( https://drive.google.com/open?id=1rc0Gkp7TPdnhW6Bw87FskL5SSNp21qxl ) を作成し、モデルの実行時間を短縮するために変数を削除して候補モデルを単純化しました。（問題はそのままです）
r - 改善が見られない場合はモデル フィッティングを終了します
ロジスティック回帰モデルに適合させるために glmulti を使用しています。6 つの予測変数があり、1 つの予測変数は 84 レベルです。その結果、モデルを適合させるのに非常に長い時間がかかっています。conseq 引数を使用して、最適なモデルで改善がなければ実行を停止するようにコードを構成したと思っていましたが、2,000 個のモデルが改善されていない場合でも、実行し続けます。改善が見られない場合、モデルのフィッティングを停止するにはどうすればよいですか? これは私が現在使用しているコードです:
また、メソッドを「g」に設定しようとしましたが、そのコードは初期化でスタックし、夜通し実行した後でも何も生成しません。