我正在使用glmulti()R中的包来尝试对某些数据运行全子集回归.我有51个预测因子,最多观察到276个.我意识到详尽的遗传算法方法不能用这么多变量计算,因为我收到以下信息:
Warning message:
In glmulti(y = "Tons_N", data = MDatEB1_TonsN, level = 1, method = "h", :
!Too many predictors.
有了这些类型的需求(即许多带有大量观察结果的变量),我可以在一次全子集回归中使用多少个？我正在研究变量消除技术,但我想在分析的这个阶段使用尽可能多的变量.也就是说,我想使用此分析的结果来做出可变消除决策.是否有另一个可以一次处理更多变量的包？
这是我正在使用的代码.不幸的是,由于与项目相关的机密性,我无法附加数据集.
TonsN_AllSubset <- glmulti(Tons_N ~ ., data = MDatEB1_TonsN, level = 1, method = "h",crit = "aic", confsetsize = 20, plotty = T, report = T,fitfunction = "glm")
我对这个软件包和一般的建模都比较陌生.任何方向或建议将不胜感激.谢谢!