mumin

1熱

1答えて

私はモデルの平均化をしようとしており、 "lm"関数で推定されたrugarchパッケージとモデルのモデルを結合したいと考えています。私は毎日の財務インデックスデータをxtsオブジェクトに変換して使用します。これにより、私はLM機能を実行します。 X<-as.xts(Financial_index_data) LM.Result<-lm(X ~ lag(X, -1)) をしてから、私

2熱

1答えて

MuMIn :: Dredgeを使用すると、モデルが収束しない

RのMuMIn::dredge関数から何らかのエラーが発生しており、解決方法がわかりません。私が起こっている理由を私は知らない、次のエラーを取得 options(na.action = "na.fail") global.model<-lmer(yld.res ~ rain + brk+ act + onset + wid + (1|state),data=dat,REML=FALSE

1熱

1答えて

Rムーミンのmodel.avg（） - 相対的な重要性は、貼り付け式で作業していない

私は例えば、貼り付けを直接入力するのではなく、インデックスを使用しているモデル式でムーミンのmodel.avg機能を使用しようとしています： m1<-gls(as.formula(paste(response,"~",paste(combns[,j], collapse="+"))), data=dat) 'combns'は、予測変数の組み合わせを含むcombn（）によって作成された2次元配列

3熱

1答えて

平均モデルからの離散変数のプロットモデルフィット

私は線形混合モデルのセットを持ち、平均モデルを作成しました。私は、平均モデルに含まれる2つのレベルの因子に対するモデル適合をプロットしたいと思います。簡単な例： library(lme4) library(MuMIn) mtcars2 <- mtcars mtcars2$vs <- factor(mtcars2$vs) gl <- lmer(mpg ~ am + disp + hp +