問題タブ [mumin]

MuMIn パッケージで dredge() または pdredge() を使用している場合に、 MuMInという奇妙なエラーが発生します。

このエラーは、グローバル モデルに 31 の異なる項 (環境の主効果、5 つの遺伝子の主効果、5 つの遺伝子 - 環境相互作用、10 の遺伝子 - 遺伝子相互作用、および 10 の遺伝子 - 遺伝子 - 環境相互作用) が含まれている場合に発生します。dredge() で許可される項の最大数は 31 です。

このエラーは、おそらくほぼ完了している約 30 時間後にプロセスを強制終了します。グローバル効果が 15 項 (5 つの遺伝子の主な効果、10 の遺伝子間相互作用) に削減される場合、エラーはありません。私のデータセットには欠損データはありません。

このエラーの意味や解決方法を知っている人はいますか?

これは私のスクリプトでした：

MCMCglmm のモデル選択のオプションの 1 つとして (この関連する質問も参照してください)、パッケージ MuMIn を使用してモデル平均化を試みています。動作していないようです- 以下の出力を参照してください。理由はありますか？出力はナンセンスに見えます。特に、z 値には一連の NA 値があり、これらが NA でない場合、それらはすべて正確に 1 です。これは、1 つを除くすべてのモデルに 0 の重みが割り当てられているという事実に起因する可能性があり、これも非現実的に見えます。 .

MuMIn のドキュメントでは、MCMCglmm オブジェクトと互換性があると記載されていることに注意してください。

再現可能な例:

出力：

Rの関数でエラーが発生しましたが、MuMIn::dredge解決方法がわかりません。

これが私のデータです...

私はグローバルモデルを構築しました：

原因がわからない次のエラーが表示されます。明確にするために、はfor eachに対するyld.res線形回帰から得られる残差です。応答として使用すると正常に動作します。どんな助けや提案もいただければ幸いです。 yldyearstatedredgeyld

Rでtweedie（複合ポアソン）分散データを使用して、AICcモデルの選択とモデルの平均化を試みています。

私は AICcmodavg R パッケージで作業していましたが成功しませんでしたが、ここで提案に出くわしたときに MuMIn パッケージを試すことにしました ( https://stats.stackexchange.com/questions/141806/glm-model-selection-using- aicc-with-tweedie-distribution ) その

「ランク引数として指定するだけで、AICtweedie を MuMIN の関数で直接使用できます。」

モデルを次のように設定しました。応答変数 (NVIR) は東部イモリ成虫の単位努力当たりの捕獲量であり、説明変数はサンプリング サイトのさまざまな生息地の特徴です。

そして、この行を試しました

エラーを受け取りました

または、この行も試しました

このエラーが発生しました：

問題が私のコードにあるのか、それとも tweedie ファミリーがこのパッケージと互換性がないのか疑問に思っています。

お時間をいただきありがとうございます。

パッケージ「MuMIn」がインストールされているときに predict.gls を使用すると、エラー メッセージが表示されます。

次の (例 1) が機能します。

ただし、次の (Ex. 2) は、library(MuMIn) 行のみが Ex. と異なるにもかかわらず、エラー メッセージが表示されます。1:

なぜこれが事実なのか誰にも分かりますか？MuMIN をインストールした状態で「predict」を使用すると非互換性があるようです

興味深いことに、predict.gls を直接呼び出す次の (例 3) は、それを機能するように復元します。

ただし、「nlme:::predict.gls」を使用することはお勧めできないことを読みました。「:::」は、直接利用できるように意図されていない内部関数にアクセスするため、「危険」になる可能性があるためです。

これが私の現在の R.version 出力です。

platform x86_64-w64-mingw32
arch x86_64
os mingw32
system x86_64, mingw32
status
major 3
minor 4.0
year 2017
month 04
day 21
svn rev 72570
language R
version.string R version 3.4.0 (2017-04-21) ニックネーム You Stupid Darkness

ちなみに、古いバージョンの R を使用していた古いコンピューターでは、この問題は発生しませんでした。友人に Ex を試してもらいました。2 彼のコンピューターで、エラーメッセージも生成されました。

例のエラーメッセージの理由についての洞察。2、および例の回避策に頼らずに修正する方法。3、よろしくお願いします！

MuMIN の model.avg 関数を、直接入力するのではなく貼り付けてインデックスを使用するモデル式で使用しようとしています。たとえば、次のようになります。

'combns' は、combn() によって作成された 2D 配列で、予測子変数の組み合わせが含まれています。これにより、gls 関数に式が直接含まれている場合に生成されるものと同じモデル平均係数と AICc 値が生成されます。

ただし、相対変数の重要性は計算ではありません。これは、 for ループの使用またはモデルが保存されているリストのインデックスにアクセスする変数の使用に関係していると考えられます。正しく「読む」（モデルの用語コードを参照）：

これにより、相対変数の重要度が次のように与えられます。

一方、個別に入力された数式を使用して同じモデルに対して model.avg を使用すると、次の正しい出力が得られます。

model.avg に数式内の予測変数を適切に読み取らせるにはどうすればよいですか? ここでは例として 6 つのモデルのみを含めましたが、128 のモデルの完全なセットを比較したいので (さらに多数の予測変数を持つ他の応答変数があります)、それらを個別に入力することは現実的ではありません。

前もって感謝します。

編集：再現可能な例

問題を絞り込むのに時間がかかりました。最初の例 m.ave は、for ループを使用した問題の動作を示しています。2 番目の例 m.ave2 は、変数を使用するのではなく、型指定されたインデックスで動作することを示しています。明らかに、これは予測変数のほんの一部です。

浚渫（MuMInパッケージ）では、変数AをB、C、またはDのいずれかと組み合わせたモデルを除外するために「サブセット」を使用したいと思います。

library(MuMIn) dg <- dredge (global.model, subset = !("A"&c("B","C","D"))

これは と同じ結果をもたらすため dg <- dredge (global.model, subset = !("A"&"B")、 A と B を一緒に含むモデルのみを除外します。変数名のベクトルでサブセットをフィードする方法はありますか?

もちろん、を使用することもできますがsubset=!(A&B)|!(A&C)|!(A&D)、「除外ベクトル」を使用することをお勧めします。