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私は生物学者で、多くの鳥種の生息地の関連付けを調べています。そのため、私は種ごとにグローバル モデルのリストを作成し、それぞれにドレッジを使用しました。ここで、model.avg を使用して、上位モデル (デルタ < 2) の平均係数を取得したいと考えています。

ただし、一部の種では最上位モデルが 1 つしかありません。次善のモデルはデルタ > 2 です。それは私には問題ありませんがmodel.avg、エラーがスローされることを意味します。その1つの最上位モデルの係数を単純に返すようにしたいと思います（ がmean(5)返すのと同じ方法で5）。

if 句を使用してそのような種を見つけて個別に処理することもできますが、たとえば、 の出力は の出力とget.modelsは大きく異なるため、model.avgそれらを別の方法で正しく処理し続ける必要があり、これは厄介な問題です。 .

model.avg単一の最上位モデルで動作する (または model.avg のような出力) を取得するための簡単な回避策はありますか?

一連の線形混合モデルがあり、平均モデルを作成しました。平均モデルに含まれる因子の 2 つのレベルに適合するモデルをプロットしたいと思います。簡単な例:

am完全平均モデルによって推定された効果をプロットしたいと思います。

通常はlsmeans::lsmeans(gl, ~am)orを使用lmerTest::lsmeansLT(gl, 'am')して、2 つのグループの最小二乗平均とその信頼区間をプロットします。

平均モデルで同じことを行うにはどうすればよいですか?

私は非常に大規模なグローバル モデルのパッケージ MuMIn を足がかりとして使用して、各変数の重要度の値を取得することを最終目標として浚渫を実行してきました。dredge は 2 日間で正常に実行されましたが、後で 2 つの変数を追加する必要があり、それらを追加した後も実行が完了していません。Rがクラッシュする前に初めて7日間実行されました（私は推測しています）。次にチェックしたときにRがシャットダウンし、RStudioを再度起動したときにエラーメッセージがなく、新しいウィンドウだったからです。コードを再度開始したところ、今度は同じことを行う前に 8 日間実行されました。

コードの実行に時間がかかる理由が明確になるように、グローバル モデルとサブセットについて説明します。これは、19 の変数と 4 つの相互作用項 (カテゴリカルである「年」を除いてすべて数値) を持つゲームです。一方が他方の代替バージョンであるため、モデルに一緒に表示できない特定の変数があるため、これらをサブセット化しました。交互作用項がモデル内にある場合、項の平滑化されていないバージョンが自動的に含まれるため、項の平滑化されたバージョンは主効果になることができず、項の平滑化されていないバージョンは項の平滑化されたバージョンがすでに存在する可能性があるため、交互作用項がモデルにない場合の主効果。どちらのオプションも、モデル内の 1 つの項の二重表現になるため、それらのオプションもサブセット化しました。グローバル モデルとドレッジのコードを示すコードを次に示します。

R が 2 回目にクラッシュした後、診断を実行しました。ただし、エラーのタイム スタンプは R がクラッシュした時刻と一致していないため、これが参考になるかどうかはわかりません。

これは、より多くの計算能力が必要なことに問題がありますか?それとも、このコードを完了するためのより簡潔で正確な方法はありますか? これについて何か助けてくれてありがとう！

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。

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！