基于AIC的混合效应模型的模型选择

Question

我想拟合一个混合效应模型，并得到按AIC排名的前十个候选模型列表。对于固定效应模型，我使用glmulti:glmuli函数来拟合模型，并使用glmulti:weightable函数得到按AIC排名的候选模型列表，其输出如下：

##                              model     aicc      weights
## 1          outcome ~ 1 + ist + hwt 188.3154 0.6044616289
## 2 outcome ~ 1 + ist + hwt + troadn 190.3552 0.2179837514
## 3                outcome ~ 1 + hwt 191.7862 0.1065837756
## 4       outcome ~ 1 + hwt + troadn 193.5704 0.0436764670
## 5                outcome ~ 1 + ist 195.8793 0.0137685009
## 6       outcome ~ 1 + ist + troadn 196.3339 0.0109688767
## 7             outcome ~ 1 + troadn 200.0687 0.0016949662
## 8                      outcome ~ 1 201.4210 0.0008620334

有没有相应的软件包可以使用混合效应模型完成这些步骤？ 我使用了lme4::glmer函数来拟合混合效应模型，但它不会产生基于AIC得分的前十个最佳模型列表。是否有其他可替代的函数/软件包，或者混合效应模型不使用此进程？

我想获得以下目标的前10个最佳候选模型列表：

(outcome ~ sex + season + year  + (1 | obsname) + (1 | bird), data = detect, family = binomial)

- user17047272

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你可以进行逐步选择：https://dev59.com/UbPma4cB1Zd3GeqPmTHl；我不知道是否存在随机效应可能性的全子集类比。 - Ben Bolker

Answer 1

这要看情况。

• MuMIn::dredge() 会适配混合模型的固定效应成分的所有子集（?"MuMin-models" 给出了完整列表，包括许多其他对象，如lmer和glmer）。
• lmerTest::step() 可以进行后向逐步缩减（但不是所有子集拟合）lmer模型（但不是glmer模型）。在repsychling package 的vignettes中有一些关于逐步模型缩减的讨论/指导，但没有自动执行的软件。
• LMERConvenienceFunctions::ffRanefLMER.fnc() 可以对随机效应组件进行前向选择。

我不知道是否有任何机制可以在R中自动评估混合模型的随机效应组件的所有子集（这并不意味着不存在...）

- Ben Bolker