我们可以使用lmer进行混合模型的反向消除

Question

我对混合模型使用了以下语法，然后使用步骤，但它不起作用。

它通常是这样工作还是我实际上不能使用lmer反向消除？谢谢！

fullmodel<-lmer(Eeff~NDF+ADF+CP+NEL+DMI+FCM + (1|Study),data=na.omit(phuong))
step(fullmodel, direction = "backward", trace=FALSE ) 

Answer 1

您可以使用lmerTest包执行此操作：

library(lmerTest)
step(fullmodel)

使用我相当复杂的数据测试此功能后，它似乎确实产生了可行的模型替代方案。

Answer 2

你可以这样做，而不是步进功能。由于你的模型只是添加剂，所以不应该花那么长时间用手做。

Answer 3

您想要的功能是stepAIC包中的MASS。

stepAIC（和step）默认使用AIC，它渐近等同于留一交叉验证。

对于尖锐的批评，专家知识是模型选择的一个很好的起点，但我经常将此视为借口，将复杂的统计决策责任交给不了解统计数据的应用研究人员

编辑：对不起，我的不好，误读了你的问题，我以为你说'lme'而不是'lmer'。我不知道stepAIC是否支持lmer。