我可以使用AICc對基於嵌套數據的模型進行排名嗎？

Question

我有一個數據庫，其中有136種6個變量。 對於4個變量，有所有物種的數據。 但是，對於其他兩個變量，只有88個物種的數據。 當我們一起查看6個變量時，只有78個物種具有所有變量的數據。

因此，我使用此變量運行模型。

請注意，模型具有不同的物種樣本大小，具體取決於數據庫中的數據

我需要知道AICc是否是比較這些模型的好方法。

該model.avg在MuMIn當我嘗試運行，包括我的所有車型列表包返回一個錯誤：

mods <- list(mod1, mod2, ..., mod14)
aicc <- summary(model.avg(mods))

*Error in model.avg.default(mods) : 
models are not all fitted to the same data*

這個錯誤使我認為使用AICc基於不同樣本量的等級模型是不可能的。 我需要幫助來解決這個問題！

提前致謝！

Answer 1

基本上，所有信息准則（如AIC一樣）都是基於受樣本量影響的模型的似然函數。 樣本量與信息標准直接相關（更大的樣本量=更低的可能性=更大的信息標准）。 這意味着您無法使用AIC或任何信息條件來比較不同的樣本量模型。

這也是您的model.avg失敗的原因。