当使用 tab_df() 导出 AIC table 时如何避免添加列 "ModelLik"
How to avoid the adding of the column "ModelLik" when tab_df() is used to export the AIC table
例如两个 LMM。
lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp,
random = ~1|disp,
method = "ML",
data = mtcars)
lme2 <- lme(mpg ~ cyl * disp,
random = ~1|disp,
method = "ML",
data = mtcars)
AIC table 至 select 最佳模型。
library(AICcmodavg)
Cand.models <- list( )
Cand.models[[1]] <- lme1
Cand.models[[2]] <- lme2
aictab(Cand.models, sort = TRUE)
Model selection based on AICc:
K AICc Delta_AICc AICcWt Cum.Wt LL
Mod2 6 164.40 0.00 0.94 0.94 -74.52
Mod1 5 169.87 5.46 0.06 1.00 -78.78
要导出 AIC table 我喜欢使用 tab_df() 函数。
library(sjPlot)
tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE))
不必要的 tab_df() 函数将列“ModelLik”添加到 table,如何避免这种情况?
原因是aictab
返回的对象多了一些列,然后用它的print方法打印出来。在下文中,我将返回的 table 分配给变量 tb
并使用 str()
检查它。如果你使用 RStudio,你也可以在环境资源管理器中看到它。
函数tab_df
只是格式化数据框,所以我们可以select,根据需要删除甚至重命名列。下面显示了一个例子。作为一个小东西,我为模型自定义了名称:
library("nlme")
library("AICcmodavg")
library("sjPlot")
lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)
lme2 <- lme(mpg ~ cyl * disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)
# alternative way to produce the list, can optionally provide speaking names
Cand.models <- list(
'model 1' = lme1,
'model 2' = lme2
)
# assign the table to a variable
tb <- aictab(Cand.models, sort = TRUE)
## look what is in
str(tb)
which_columns <- c("Modnames", "K", "AICc", "Delta_AICc", "AICcWt", "Cum.Wt", "LL")
tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE)[which_columns])
例如两个 LMM。
lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp,
random = ~1|disp,
method = "ML",
data = mtcars)
lme2 <- lme(mpg ~ cyl * disp,
random = ~1|disp,
method = "ML",
data = mtcars)
AIC table 至 select 最佳模型。
library(AICcmodavg)
Cand.models <- list( )
Cand.models[[1]] <- lme1
Cand.models[[2]] <- lme2
aictab(Cand.models, sort = TRUE)
Model selection based on AICc:
K AICc Delta_AICc AICcWt Cum.Wt LL
Mod2 6 164.40 0.00 0.94 0.94 -74.52
Mod1 5 169.87 5.46 0.06 1.00 -78.78
要导出 AIC table 我喜欢使用 tab_df() 函数。
library(sjPlot)
tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE))
原因是aictab
返回的对象多了一些列,然后用它的print方法打印出来。在下文中,我将返回的 table 分配给变量 tb
并使用 str()
检查它。如果你使用 RStudio,你也可以在环境资源管理器中看到它。
函数tab_df
只是格式化数据框,所以我们可以select,根据需要删除甚至重命名列。下面显示了一个例子。作为一个小东西,我为模型自定义了名称:
library("nlme")
library("AICcmodavg")
library("sjPlot")
lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)
lme2 <- lme(mpg ~ cyl * disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)
# alternative way to produce the list, can optionally provide speaking names
Cand.models <- list(
'model 1' = lme1,
'model 2' = lme2
)
# assign the table to a variable
tb <- aictab(Cand.models, sort = TRUE)
## look what is in
str(tb)
which_columns <- c("Modnames", "K", "AICc", "Delta_AICc", "AICcWt", "Cum.Wt", "LL")
tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE)[which_columns])