subsetter avec dredge (sélection de modèles)

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Nicolas Romillac
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subsetter avec dredge (sélection de modèles)

Messagepar Nicolas Romillac » 22 Sep 2020, 11:13

Bonjour à tous,
j'utilise la fonction dredge () du package MuMIn pour faire de la sélection de modèle, avec un modèle de départ complet du type reponse ~ variable1+variable2+variable3+variable4.

Dredge permet de limiter le nombre de modèles comparés avec l'argument subset, mais je ne trouves pas la syntaxe qui me conviendrait.

Je voudrait comparer tous les modèles qui contiennent à la fois la variable1 et la variable2 et tous ceux qui ne contiennent aucune des deux variables, c'est à dire aucun des modèles comprenant la variable1 sans la variable2 et réciproquement (ou, autrement dit, SI la variable 1 est sélectionnée, ALORS sélectionner la variable 2 et réciproquement).

Est-ce que quelqu'un aurait une idée? Il s'agit peut-être d'une question assez classique de syntaxe dans le langage de r...

Bonne journée,

Nicolas

Facundo Muñoz
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Re: subsetter avec dredge (sélection de modèles)

Messagepar Facundo Muñoz » 22 Sep 2020, 11:59

Bonjour,

comme ceci ?

Code : Tout sélectionner

library(tidyverse)
library(MuMIn)

dummy_dat <-
  rnorm(5*1e3) %>%
  matrix(1e3, 5) %>%
  as.data.frame() %>%
  setNames(c("y", paste0("v", seq.int(4))))

fm1 <- lm(y ~ ., data = dummy_dat, na.action = "na.fail")

dredge(fm1, subset = !xor(v1, v2))
#> Fixed term is "(Intercept)"
#> Global model call: lm(formula = y ~ ., data = dummy_dat, na.action = "na.fail")
#> ---
#> Model selection table
#>    (Intrc)       v1       v2        v3        v4 df    logLik   AICc delta
#> 1  0.01617                                        2 -1394.859 2793.7  0.00
#> 4  0.01546 -0.03178 -0.03315                      4 -1393.772 2795.6  1.85
#> 5  0.01639                   -0.008567            3 -1394.821 2795.7  1.93
#> 9  0.01601                             -0.007363  3 -1394.832 2795.7  1.96
#> 8  0.01570 -0.03159 -0.03353 -0.009297            5 -1393.727 2797.5  3.78
#> 12 0.01527 -0.03156 -0.03367           -0.008665  5 -1393.734 2797.5  3.80
#> 13 0.01623                   -0.008757 -0.007590  4 -1394.791 2797.6  3.89
#> 16 0.01550 -0.03136 -0.03408 -0.009546 -0.008941  6 -1393.686 2799.5  5.73
#> Models ranked by AICc(x)
ƒacu.-


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