跨多个MCMCglmm模型的模型DICs比较

Question

因此，我正在寻找一种快速的方法来从R中的MCMCglmm模型中创建一个DIC分数表，我运行了10个不同的模型，可以使用以下代码分别从每个模型中提取DIC，其中模型称为m1：

    m1.DIC <- m1$DIC

但是，我必须对每个模型这样做，然后创建数据，这是乏味的。我已经查看了MCMCglmm包的文档，没有发现任何提示，说明我是否可以通过一些内置函数获得跨模型的快速摘要。有一个吗？还有别的包裹能做到这一点吗？我知道rethinking包使用compare进行快速和简单的模型比较，但这似乎不适用于MCMCglmm输出，因为我得到了以下错误消息：

    > compare(m1, m2, WAIC=FALSE)
    Error in UseMethod("logLik") : 
    no applicable method for 'logLik' applied to an object of class "MCMCglmm"
    In addition: Warning message:
    In DIC(z, n = n) :
    No specific DIC method for object of class MCMCglmm. Returning AIC instead. applied to an    object of class "MCMCglmm"

有类似的方法可以用来比较MCMCglmm模型吗？

编辑:还请注意，compare函数在rethinking中计算模型的权重，从DIC。也许这只是不存在于与MCMCglmm包一起工作的表单中。

Answer 1

如果您想从零开始生成和比较可能的模型列表，可以使用MuMIn包http://cran.at.r-project.org/web/packages/MuMIn/MuMIn.pdf中的疏浚函数，它支持MCMCglmm对象。

首先，您需要使MCMCglmm调用可更新(以便疏浚可以更改模型组合)：MCMCglmm.updateable<- updateable(MCMCglmm)。然后可以运行全局模型: global.model<- MCMCglmm.updateable(y~x1+...etc)。然后，对挖掘的调用将类似于dredge.MCMCglmm<- dredge(global.model，rank="DIC“.)你也可以得到标准化系数和调整R^2。

如果您已经有了一个适合的模型列表，您可以使用model.sel (在同一个包中)生成一个具有模型权重等的排序表: model.sel(model1，model2，model3，rank="DIC")

祝好运!

最佳人选禤浩焯