尝试在函数model.avg
(包MuMin
)生成的对象上使用multinom
包的函数nnet
时遇到问题。
虽然手动列表为multinom
兼容,但model.avg
函数不会像我预期的那样返回解释变量的模型平均系数。
我知道当multinom
响应变量仅为2级时问题不存在,所以我猜这取决于生成的multinom对象的结构。但是,我不知道如何解决这个问题。
以下是函数model.avg
按预期工作的示例代码:
#### MuMIn example
library(MuMIn)
data(Cement)
fm1 <- lm(y ~ ., data = Cement)
dd <- dredge(fm1)
summary(model.avg(dd, subset = delta < 4))$coefmat
结果:
Estimate Std. Error Adjusted SE z value Pr(>|z|)
(Intercept) 64.69312754 22.2354794 22.4624137 2.8800613 0.0039760
X1 1.45579791 0.2036676 0.2193043 6.6382554 0.0000000
X2 0.62502598 0.1202570 0.1291705 4.8387682 0.0000013
X4 -0.47600710 0.2215167 0.2309395 2.0611767 0.0392862
X3 -0.02153196 0.3767120 0.3924356 0.0548675 0.9562440
在这种情况下,'model.avg'函数按预期返回解释变量(即X1-X4)的Model-averaged coefficients
(列Estimate
)。
现在,如果我想将它应用于multinom
对象(至少有3个级别的响应变量):
#### application to multinomial regression
library(foreign) ; library(nnet) ; library(MuMIn)
ml <- read.dta("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/hsbdemo.dta")
ml$prog2 <- relevel(ml$prog, ref = "academic")
test <- multinom(prog2 ~ ses + write + schtyp, data = ml)
# [...] verbosity not displayed here
dd <- dredge(test)
# [...] verbosity not displayed here
summary(model.avg(dd, subset = delta < 4))$coefmat
结果
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
general 2.850316 1.169132 2.437977 0.014769732
vocation 5.134921 1.173878 4.374322 0.000012181
此处,函数返回响应变量的不同级别的“模型平均系数”(即general
和vocation
),而不是解释变量的模型平均系数。
如果可以,请告诉我如何从Model average coefficients
个对象获取multinom
解释变量?
非常感谢提前。
答案 0 :(得分:3)
确实是一个从multinom对象中提取系数的错误。它现在已在MuMIn 1.9.13中修复。