r - 如何设置应始终包含主要效果

Question

我正在使用带有该功能的olsrr软件包。我的模型有 4个ols_step_all_possible预测变量：Year、Lay_date和。Clutch_sizeYolk_mass

我的第一个模型是这样定义的：

m1 <- lm(T4 ~ Year + Jul_date + Clutch_size + Yolk_mass, data=data)

k1 <- ols_step_all_possible(m1)

然后输出 ( k1) 为我提供了 15 个具有不同预测变量组合的可能模型。美好的。现在，我想包括两种方式的交互。

m2 <- lm(T4 ~ Year*Jul_date + Year*Clutch_size + Year*Yolk_mass, data=data)

k2 <- ols_step_all_possible(m2, iterm = TRUE)

这是我卡住的地方：输出k2生成 127 个可能的模型（所有可能的）。其中一些包括交互作用，但不包括主效应。例如，具有最高调整 R 平方的模型包括以下预测变量：

Jul_date, Clutch_size, Yolk_mass,Year:Yolk_mass

该变量Year是我主要感兴趣的变量。但是，这里仅将其作为与蛋黄质量的相互作用包括在内，而不是作为主要影响（用“：”而不是“*”表示）。

如何选择具有最高 R 平方的感兴趣模型？我可以添加一个命令，强制 R 始终忽略不包括Year作为主要因素的模型吗？还是我应该简单地搜索输出k2并找到 1) 包含的模型Year，以及 2) 具有最高 R 平方的模型？

提前感谢您的帮助！

干杯，玛吉

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