r - 使用 glmulti 拟合准家庭？

Question

我用了 glmulti glmulti 中的函数包以获得泊松误差分布数据的最佳 glm 模型。没有问题。获得最佳模型后，我使用卡方检验获取输入模型的每个变量的 p 值和检验统计量。我遇到的唯一问题是数据过度分散，Zuur 书和 Crawley 都建议使用准族函数来纠正过度分散。这本身不是问题，只是 glmulti 函数不允许拟合准函数。

我的问题是，使用具有泊松误差分布的 glmulti 获得我的最佳模型，然后将最佳模型输出拟合到准函数是否是做事的不正确方法，是否还有任何其他人可以提供的建议。

我还为正态分布的数据运行了 glmulti(将家庭指定为高斯并将链接指定为身份)并且这确实有效，但是如果我违反了任何主要规则，请告诉我。

Answer 1

建议的另一个答案的问题是“qaic ”似乎在 glmulti 中不起作用.
对我来说这虽然有效:

library(bbmle)
qaicmod = function (fit) qAIC(fit, dispersion=with(fit,sum((weights * residuals^2)[weights > 0])/df.residual) ) 

glmulti.out <- glmulti(XXX model formula XXX, 
  data = mydata,crit = "qaicmod", 
   confsetsize = 5, fitfunction = "glm", 
   family = poisson)

这使用常规泊松 GLM，但根据估计的色散系数计算 QAIC。
在 qaicmod 函数的色散参数中，您还可以输入包含所有变量的完整拟泊松 GLM 的估计色散系数(我见过的一些统计数据建议这样做)，即改为使用

disp <<- summary(fullmodel)$dispersion
qaicmod = function (fit) qAIC(fit, dispersion=disp)