平均化モデルを使用した誤差とMuMlnでの予測を使った誤差

Question

平均化モデル（http://www.inside-r.org/packages/cran/MuMIn/docs/model.avg）を得るためにRでMuMlnパッケージを使用しています。パッケージには、model.avg（http://www.inside-r.org/node/123636）によって返されたオブジェクト専用の関数predictも含まれています。 '平均化' からのみ予測することができます：（AVGM、フル= TRUE）は

# Example from Burnham and Anderson (2002), page 100: 
    fm1 <- lm(y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = Cement) 

    ms1 <- dredge(fm1) 

    # obtain model average for AIC delta <2 
    avgm <- model.avg(ms1, subset=delta<2) 

    # predict from the averaged model 
    averaged.full <- predict(avgm, full = TRUE) 

しかし、私はpredict.averagingに

エラーを得続ける：私は記載されている例を挙げてみました、コードは次のようにモデルリストを含むオブジェクト

私が理解していないのは、私が例を辿ってmodel.avgから返されたオブジェクトを使用したからです。何か不足していますか？

Answer 1

オブジェクトをオブジェクトから直接作成する場合は、predictが動作するために必要なコンポーネントモデルは含まれていません。モデルに再び適合するmodel.avg(..., fit = TRUE)を使用することができます。二度のモデルを当てはめる避けるため

は、まずそれに lapply(dredge(..., evaluate = FALSE), eval)、その後 使用model.avg(..., subset = ...)ですべてのモデルのリストを作成することができます。