问模型平均误差与R中MuMln预测
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Stack Overflow用户

提问于 2016-07-21 13:39:09

回答 1查看 2.9K关注 0票数 0

我使用R中的MuMln包得到一个平均模型(http://www.inside-r.org/packages/cran/MuMIn/docs/model.avg)，并据此进行预测。该包还包括一个predict函数，专门用于model.avg (http://www.inside-r.org/node/123636)返回的对象。我尝试使用所列的示例，代码如下：

   # Example from Burnham and Anderson (2002), page 100: 
     fm1 <- lm(y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = Cement)

     ms1 <- dredge(fm1)

  # obtain model average for AIC delta <2
    avgm <- model.avg(ms1, subset=delta<2)

  # predict from the averaged model
    averaged.full <- predict(avgm, full = TRUE)

但我一直

Predict.averaging中的错误(avgm，full = TRUE)：只能从包含模型列表的“平均”对象中预测

这一点我不明白，因为我确实遵循了这些示例，并使用了model.avg返回的对象。我是不是遗漏了什么？

predict

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2016-07-22 13:21:31

直接从"averaging"对象创建"model.selection"对象时，它不包含predict工作所需的组件模型。您可以使用model.avg(..., fit = TRUE)，这将再次适合模型。

为了避免对模型进行两次拟合，您可以首先使用lapply(dredge(..., evaluate = FALSE), eval)创建所有模型的列表，然后在其上使用model.avg(..., subset = ...)。

票数 4

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/38505890

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