R 多重负二项glm模型的AICc

我已经在一个包含六个候选GLM模型的列表上运行了R中的函数“aictab”（针对九个不同的响应变量运行了九次）。我的反应变量分布为伽马分布或负二项分布。（我使用负二项误差结构，因为我的计数数据过于分散。）aictab函数工作得很好，给了我一个带有AICc值、模型权重等的表格。我的模型带有伽马误差结构，但当我尝试在带有负二项误差结构的模型上运行该函数时，我意识到aictab（）不支持这种类型的错误结构，我无法获得AICc或模型权重

我的问题是：对于我的负二项GLM模型，我可以使用哪些其他函数或代码来获得aictab函数的等效输出？下面是代码/错误的示例

setwd('C:/Users/Laura/Desktop/')
library(ggplot2)
library(Hmisc)
library(psych)
library(multcomp)
library(gridExtra)
library(lmerTest)
library(plotrix)
library(stats)
library(stats4)
library(gplots)
library(sciplot)
library(lme4)
library(lmerTest)
library(AICcmodavg)
library(glmulti)

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indi<-read.csv("trait_data_all_years.csv", header=T)
indi$year<-as.factor(indi$year)
str(indi)
summary(indi$tot.sil)
hist(indi$tot.sil, breaks=20)
indi<-subset(indi, tot.sil!="NA")
summary(indi$tot.sil)

year_site<-glm.nb(tot.sil~year + site, data=indi) 
year_site_hab<-glm.nb(tot.sil~year + site + hab, data=indi)
yearhabinteract_plus_site<-glm.nb(tot.sil~year*hab + site, data=indi)
yearsiteinteract_plus_hab<-glm.nb(tot.sil~year*site + hab, data=indi)
habsiteinteract_plus_year<-glm.nb(tot.sil~year + site*hab, data=indi)
threewayinteract<-glm.nb(tot.sil~site*hab*year, data=indi)

model.set<- list(year_site, year_site_hab, yearhabinteract_plus_site, yearsiteinteract_plus_hab, habsiteinteract_plus_year, threewayinteract)

aictab (model.set)

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据我所知，没有名为aictab.default（）的函数，您也没有在程序中定义过这样的函数

您应该能够使用类似

model.set <- c(year_site, year_site_hab, yearhabinteract_plus_site, yearsiteinteract_plus_hab, habsiteinteract_plus_year, threewayinteract)

AIC(model.set)

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model.set据我所知，没有名为aictab.default（）的函数，您也没有在程序中定义过这样的函数

您应该能够使用类似

model.set <- c(year_site, year_site_hab, yearhabinteract_plus_site, yearsiteinteract_plus_hab, habsiteinteract_plus_year, threewayinteract)

AIC(model.set)

model.set在错误中称为“aictab.default”，但我运行的函数实际上是aictab（）。很抱歉给你带来困惑。。。我更新了问题，使之更清楚。谢谢你的回复！另外，据我所知，AIC（）或AICc（）函数将仅分别返回AIC或AICc值（无模型权重等），并且只能用于单个模型，而不是我需要的模型集。在错误中，它被称为“aictab.default”，但我运行的函数实际上是aictab（）。很抱歉给你带来困惑。。。我更新了问题，使之更清楚。谢谢你的回复！另外，据我所知，AIC（）或AICc（）函数将仅分别返回AIC或AICc值（无模型权重等），并且只能用于单个模型，而不是我需要的模型集。