Model glmmTMB零模型统计

我有一个非常尴尬的问题：假设我必须用完全与零模型比较的方法测试一个假设，并且我想使用glmmTMB包，即使我没有随机效应。假设我的空模型是完全空的，我如何度量模型的有效性

这是我的模型结构的一个示例：

full.1 = glmmTMB(log.mean.across.GC ~ 
                 log.early.mean*age.cat + 
                 log.late.mean*age.cat +
                 log.lactationGC + 
                 sex + age.cat, 
               data = xdata5.subset,
               control = contr,
               na.action = "na.omit"
)

调用

summary（full.model）

时，我所说的是类似于包

lm（）

中报告的F统计的东西。我在摘要中只看到AIC或BIC

summary(full.1)
 Family: gaussian  ( identity )
Formula:          
log.mean.across.GC ~ log.early.mean * age.cat + log.late.mean *  
    age.cat + log.lactationGC + sex + age.cat
Data: xdata5.subset

     AIC      BIC   logLik deviance df.resid 
    28.1     45.6     -2.0      4.1       20 


Dispersion estimate for gaussian family (sigma^2): 0.0665 

Conditional model:
                          Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)                2.23886    1.71851   1.303  0.19265   
log.early.mean             0.46142    0.17843   2.586  0.00971 **
age.catadu                 2.01644    3.53186   0.571  0.56805   
age.catjuv                -0.70296    1.83941  -0.382  0.70234   
log.late.mean              0.38929    0.23498   1.657  0.09758 . 
log.lactationGC           -0.25113    0.32408  -0.775  0.43840   
sexM                       0.12579    0.09900   1.271  0.20387   
log.early.mean:age.catadu -0.42657    0.63667  -0.670  0.50286   
log.early.mean:age.catjuv  0.17802    0.33042   0.539  0.59004   
age.catadu:log.late.mean  -0.04656    0.38428  -0.121  0.90356   
age.catjuv:log.late.mean  -0.17057    0.32054  -0.532  0.59463   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

我的目标是用空模型测试这个模型，空模型缺少所有东西，但我不确定如何测试。我在帮助页面或CRAN页面中找不到任何内容

关于如何使用此特定软件包解决此问题，有何建议