Question

我构建了一个具有三种固定效果和一种随机效果的混合效果模型。

mdl1 <- lmer(yld.res ~ veg + rep + rip + (1|state),
       REML=FALSE,data=data2)

我想从上面的模型中获得最简约的模型。要做到这一点，我想一次删除一个自变量，看它是否改善了模型的拟合（通过查看AICc值）。但是当我使用drop1时，它会给我以下错误：

drop1(mdl1, test="F")

Error in match.arg(test) : 'arg' should be one of “none”, “Chisq”, “user”

我不确定如何解决这个问题，非常感谢任何帮助。

Answer 1

如果您只使用默认drop1()的{{1}}，它会为您提供与模型相对应的AIC值，并依次删除每个固定效果。

这是一个稍微愚蠢的例子（用二次但没有线性项测试模型可能没有意义）：

test="none"

您需要library('lme4') fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + I(Days^2) + (Days | Subject), sleepstudy) drop1(fm1) ## Single term deletions ## ## Model: ## Reaction ~ Days + I(Days^2) + (Days | Subject) ## Df AIC ## <none> 1764.3 ## Days 1 1769.2 ## I(Days^2) 1 1763.9而不是AICc多么糟糕？这可能很棘手/需要一些黑客......

lmer的drop1函数

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