Question

我在glm包中使用dredge MuMIn。但是现在，由于我的数据很大，我使用bigglm包中的biglm。现在我如何进行模型选择，因为dredge不能与bigglm一起使用？我可以使用另一个包来实现这个目标吗？

在dredge上应用bigglm时，我收到以下错误：

nobs.default（global.model）中的错误：no＆＃39; nobs＆＃39;方法可用

Answer 1

dredge依赖于给定模型类的logLik方法的可用性。 big[g]lm对象没有提供这样的值，并且AIC类的big[g]lm方法中似乎存在一个长期已知的错误，这使得无法从中计算LL（它使用偏差而不是LL来计算AIC，因此AIC值与其他模型类型不可比，请参见此处：AIC different between biglm and lm）。

您可以尝试添加缺少的方法（使用偏差而不是LL，这可能很滑）：

# incorrect if any prior weights are 0 
nobs.biglm <- function (object, ...) object$n

logLik.bigglm <- function(object, ...) {
    dev <- deviance(object, ...)
    df <- object$n - object$df.resid
    structure(dev, df = df, nobs = object$n)
}

coefTable.biglm <- function (model, data, ...) {
    ct <- summary(model)$mat[, c(1L,4L,5L), drop = FALSE]
    .makeCoefTable(ct[, 1L], se = ct[, 2L], df = model$df.resid, coefNames = rownames(ct))  
}
environment(coefTable.biglm) <- asNamespace("MuMIn")

#from example(bigglm)

fm <- bigglm(log(Volume)~log(Girth)+log(Height),data=trees, chunksize=10, sandwich=TRUE)
dredge(fm, rank = AIC)

bigglm模型选择的功能，如为glm工作的dredge

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