如何避免在使用tab_df()导出AIC表时添加"ModelLik“列
如何避免在使用tab_df()导出AIC表时添加"ModelLik“列
提问于 2021-06-04 20:13:05
作为例子二，LMM。
lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp,
random = ~1|disp,
method = "ML",
data = mtcars)
lme2 <- lme(mpg ~ cyl * disp,
random = ~1|disp,
method = "ML",
data = mtcars)AIC表选择最佳型号。
library(AICcmodavg)
Cand.models <- list( )
Cand.models[[1]] <- lme1
Cand.models[[2]] <- lme2
aictab(Cand.models, sort = TRUE)
Model selection based on AICc:
K AICc Delta_AICc AICcWt Cum.Wt LL
Mod2 6 164.40 0.00 0.94 0.94 -74.52
Mod1 5 169.87 5.46 0.06 1.00 -78.78要导出AIC表，我喜欢使用tab_df()函数。
library(sjPlot)
tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE))
不必要的tab_df()函数将"ModelLik“列添加到表中，如何避免这种情况？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-06-04 22:04:41
原因是aictab返回的对象比使用print方法打印的列多了一些。在下面的代码中，我将返回的表赋给一个变量tb，并用str()检查它。如果您使用RStudio，您还可以在环境资源管理器中看到它。
Function tab_df只是格式化数据框，因此我们可以根据需要选择、删除甚至重命名列。下面是一个示例。作为一个小好处，我为模型使用了用户定义的名称：
library("nlme")
library("AICcmodavg")
library("sjPlot")
lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)
lme2 <- lme(mpg ~ cyl * disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)
# alternative way to produce the list, can optionally provide speaking names
Cand.models <- list(
'model 1' = lme1,
'model 2' = lme2
)
# assign the table to a variable
tb <- aictab(Cand.models, sort = TRUE)
## look what is in
str(tb)
which_columns <- c("Modnames", "K", "AICc", "Delta_AICc", "AICcWt", "Cum.Wt", "LL")
tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE)[which_columns])
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/67837022
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