R 带BIC的正向程序

我试图用正向逐步算法和BIC准则为线性模型选择变量。正如帮助文件所示，正如我一直所做的那样，我写了以下内容：

model.forward<-lm(y~1,data=donnees)
model.forward.BIC<-step(model.forward,direction="forward", k=log(n), scope=list(lower = ~1, upper = ~x1+x2+x3), data=donnees)

我以前从未真正问过自己这个问题，但我认为

n

应该在函数

步骤中定义（它是每次迭代时模型中变量的数量）。。。。不管怎样，这个问题以前从未发生在我身上！重新启动R不会改变任何事情，我承认我不知道是什么导致了这个错误

下面是一些要测试的代码：

y<-runif(20,0,10)
x1<-runif(20,0,1)
x2<-y+runif(20,0,5)
x3<-runif(20,0,1)-runif(20,0,1)*y
donnees<-data.frame(x1,x2,x3,y)

y
或者更一般地说

... k=log(nobs(model.forward)) ...

（例如，如果您的数据中有
NA
值，那么
nobs（model.forward）
将不同于
nrow（donnees）
。另一方面，如果您的预测值中有
NA
值，您无论如何在进行模型选择时都会遇到麻烦。）
错误，你让我意识到我错了n的意思。。。我以为这是模型中变量的数量，但我被REML混合模型的估计搞混了。你说得对，非常感谢！我仍然想知道为什么n在使用时不起作用。
step(model.forward,direction="forward", 
         k=log(nrow(donnees)), scope=list(lower = ~1, upper = ~x1+x2+x3), 
         data=donnees)

... k=log(nobs(model.forward)) ...