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在MuMIn ::疏浚结果中获取"+“号
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Stack Overflow用户
提问于 2022-06-29 08:10:32
回答 1查看 97关注 0票数 0

我试图挖掘带有范畴/连续变量的线性混合效应模型lmer 4::lmer,代码如下:

代码语言:javascript
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# Selection of variables of interest
sig<-c("Age", "Sex", "BMI", "(1|HID)", "h_age", "h", "h_g", "smk_hs")
# Model formula
formula<-paste0("log10_PBA_N", "~", paste0(c(sig), collapse="+"))
# Global model
model<-lmer(formula, data=data)
# Dredging
DRG<-dredge(global.model=model)

代码运行良好(我猜),但在结果中,我得到了以下内容:

代码语言:javascript
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 Global model call: lmer(formula = formula, data = data)
---
Model selection table 
      (Int)      Age       BMI h h_age h_g Sex smk_hs df   logLik  AICc  delta weight
2   -0.2363 -0.01421                                   4 -332.476 673.0   0.00  0.847
66  -0.2461 -0.01420                                +  5 -333.689 677.5   4.47  0.090
34  -0.2406 -0.01417                         +         5 -334.508 679.2   6.11  0.040
4   -0.3348 -0.01598  0.007096                         5 -335.935 682.0   8.96  0.010
18  -0.1553 -0.01421                     +             7 -334.310 682.9   9.84  0.006
98  -0.2493 -0.01416                         +      +  6 -335.723 683.6  10.60  0.004
68  -0.3463 -0.01599  0.007206                      +  6 -337.140 686.5  13.43  0.001

请有人向我解释一下,"+“标志在结果中意味着什么?

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2022-07-25 08:58:40

我最近也有同样的问题,很难找到答案。然而,基于对在R Studio社区提出的类似问题的响应,我认为答案很简单,“+”符号意味着在特定模型中包含一个给定的范畴变量项。

所以,看看你的表,第一个模型只包括截距,第二个模型包括截距和smk_hs分类变量,第三个模型包括截距和性变量,等等。

票数 0
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/72797936

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