使用tab_df()导出AIC表时如何避免增加“ModelLik”列

问题描述

以两个 LMM 为例。

kubectl get -f ing.yaml -o yaml

选择最佳模型的 AIC 表。

lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp,random = ~1|disp,method = "ML",data = mtcars)

lme2 <- lme(mpg ~ cyl *  disp,data = mtcars)

为了导出 AIC 表，我喜欢使用 tab_df() 函数。

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

不必要的 tab_df() 函数将列“ModelLik”添加到表中，我该如何避免这种情况？

解决方法

原因是 aictab 返回的对象有更多的列，然后用它的打印方法打印。在下面，我将返回的表分配给变量 tb 并使用 str() 检查它。如果您使用 RStudio，您还可以在环境资源管理器中看到它。

Function tab_df 只是格式化数据框，因此我们可以根据需要选择、删除甚至重命名列。下面显示了一个示例。作为一个小好处，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,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])