vegan :: ordiR2step（）ベストフィットモデルが見つかりません

Question

ビーガンパッケージにはモデル構築用のordiR2step()関数が含まれています。これはR2を使用して最も重要な変数とp値をフィットの良さとして識別するために使用できます対策。しかし、私が最近取り組んでいるデータセットでは、この関数はベストフィットモデルを提供しません。

# data 
RIKZ <- read.table("http://www.uni-koblenz-landau.de/en/campus-landau/faculty7/environmental-sciences/landscape-ecology/Teaching/RIKZ_data/at_download/file", header = TRUE) 

# data preparation 
Species <- RIKZ[ ,2:5] 
ExplVar <- RIKZ[ , 9:15] 
Species_fin <- Species[ rowSums(Species) > 0, ] 
ExplVar_fin <- ExplVar[ rowSums(Species) > 0, ] 

# rda 
RIKZ_rda <- rda(Species_fin ~ . , data = ExplVar_fin, scale = TRUE) 

# stepwise model building: ordiR2step() 
require(vegan) 
step_both_R2 <- ordiR2step(rda(Species_fin ~ salinity, data = ExplVar_fin, scale = TRUE), 
         scope = formula(RIKZ_rda), 
         direction = "both", R2scope = TRUE, Pin = 0.05, 
         steps = 1000) 

それが説明された分散を増加させるが、なぜordiR2step()は、モデルへの変数暴露を追加しませんか？ R2scopeが（Pi = 0.15）TRUEに設定されている場合

Error in terms.formula(tmp, simplify = TRUE) : 
    invalid model formula in ExtractVars 

：それはcorretly可変露光を追加しなく次のエラーをスロー

R2scope場合はFALSEに設定され、p値の基準は、（Pin = 0.15）を増加させます露出は追加されません。

注：これは統計的な疑問として扱われる可能性があります。したがって、CVにはより適しています。しかし、私は問題がむしろ技術的で、ここではより良いと思う。

Answer 1

ordiR2stepのマニュアルを読んでください：exposureがモデルに追加されない理由を教えてください。ヘルプページには、ordiR2stepに3つの停止基準があることが示されています。第2の基準は、「スコープの調整されたR2が超過する」ことである。これはexposureで発生するため、追加されませんでした。 R2scope = FALSE（これも文書化されている）を設定すると、この第2の基準は無視されます。したがって、この関数は文書化されたように機能します。