使用30个以上预测变量时，MuMin pdredge（）中出现错误

我遇到了以下错误，仅当我将具有30个以上预测器的模型传递给pdredge（）时才会发生此错误：

sprintf中出错（gettext（fmt，domain=domain），…）： 无效的格式“%d”；对数值对象使用格式%f、%e、%g或%a

我在一台通过RStudio运行Microsoft R Open的windows计算机上：

R version 3.5.3 (2019-03-11)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200)
RStudio Version 1.0.153
MuMIn_1.43.6

可复制示例：

library(MuMIn)
library(parallel)

#Random data: X1 as response, X2-X31 (30) predictors
var.30 <- data.frame(replicate(31,sample(0:100,75,rep=TRUE)))

#Random data: X1 as response, X2-X32 (31) predictors
var.31 <- data.frame(replicate(32,sample(0:100,75,rep=TRUE)))

#prepare cluster for pdredge
clust <- try(makeCluster(detectCores()-1))

#working model (30 or less predictors)
mod <- lm(X1 ~ ., data=var.30, na.action = "na.fail")
sub.dredge <- pdredge(mod, cluster=clust, eval=FALSE)

#Non-working model (31 or more predictors)
mod <- lm(X1 ~ ., data=var.31, na.action = "na.fail")
sub.dredge <- pdredge(mod, cluster=clust, eval=FALSE)

库（MuMIn）
图书馆（平行）
#随机数据：X1为响应，X2-X31（30）预测值
var.30中实际上只有16个参数，但有些参数被多次调用以表示交互项（尽管，OP是否真的希望它们表示交互，还是打算用于I（参数^2），尚不清楚；如果是后者，它们的代码将失败，因为会有太多的唯一参数）。因此，尽管这个问题中有许多（~41）项，但只有16个唯一参数

据我所知，@Kamil bartonń还没有更新
druge
以接受30多个唯一参数调用。
druge

中的31个术语限制几乎是终极的。除非R实现对64位整数的本机支持，否则它不会被扩展

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（另外，请更新您的MuMIn-此“sprintf”错误已在一段时间前修复）

谢谢您的回答。我做了一些挖掘，并考虑投入时间来复制这篇科学论文。基本上，在需要时使用docall64生成一个编译包以支持64位整数。这是可以用MuMIn做的还是我在追逐梦想？@JonWells，我曾尝试使用

int64

软件包来实现这一点，但它与R的原生数字不兼容，所以我放弃了这个想法。我想，用两个整数编码组合比向包中添加C代码更值得，但我不希望很快有时间玩它。感谢您的回复！本文列出了一种“简单”的方法来创建现有包的64位shell，该包基本上是空的，并且依赖于使用dotCall64编译的普通包/函数，如果我理解正确，可以在整数和double之间转换。我可能在技术上不够熟练，无法独自完成这项任务，但也许这学期我会花一些时间问另一个问题。目前，为了完成模型选择工作，我刚刚通过其他方式取消了列。谢谢你的大包！我不能投票，但谢谢你的解释！我肯定认为这是41个预测因子，我做错了什么