使用glmulti函數提取p值

Question

我正在使用glmulti軟件包來查找“最佳”模型

mo <- glm(a ~ x + y + z, data=data, family=binomial)
test <- glmulti(mo, family = binomial, level=1, crit="aicc")

但是，我對所有模型中x的p值更感興趣（以找到最佳的p值）。 如何從所有模型中提取它們？

Answer 1

測試輸出最佳模型，但是gmulti允許您查看所有模型。 你可以看到所有其他機型與它們的權重，並與AICC值weightable

weightable(test)

這是一個遍歷結果集的循環，使用as.formula（）建立glm模型，並從摘要中提取x的p值（如果存在）。

library(glmulti)

iris2 <- iris
iris2$virginica <- iris$Species == "virginica"

mo = glm(virginica ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data=iris2, family="binomial")

test <- glmulti(mo, family = binomial, level=1, crit="aicc")

tbl <- weightable(test)
nrows <- nrow(tbl)

for (i in 1:nrows) {
    formulaTest <- as.character(tbl[i,]$model)
    model = glm(as.formula(formulaTest), data=iris2, family="binomial")

    print(paste("Formula: ", formulaTest))
    print(summary(model)$coefficients[,4])
}

[1] "Formula:  virginica ~ 1 + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width"
 (Intercept)  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
  0.03522621   0.07853563   0.04033382   0.04534974 
[1] "Formula:  virginica ~ 1 + Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width"
 (Intercept) Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
  0.09720282   0.30318813   0.13585218   0.04653593   0.06052811 
[1] "Formula:  virginica ~ 1 + Sepal.Length + Petal.Length + Petal.Width"
 (Intercept) Sepal.Length Petal.Length  Petal.Width 
  0.02770914   0.07149206   0.02891997   0.02830069 
...

如果要使用高級模型選擇，甚至可以組合頂級模型，如下所述： http : //www.noamross.net/blog/2013/2/20/model-selection-drug.html