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r - 使用tab_df()导出AIC表时如何避免添加“ModelLik”列

问题描述

以两个 LMM 为例。

lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp,
           random = ~1|disp, 
           method = "ML", 
           data = mtcars)

lme2 <- lme(mpg ~ cyl *  disp,
           random = ~1|disp, 
           method = "ML",
           data = mtcars)

AIC 表选择最佳模型。

library(AICcmodavg)

Cand.models <- list( )
Cand.models[[1]] <- lme1
Cand.models[[2]] <- lme2

aictab(Cand.models, sort = TRUE)

Model selection based on AICc:

     K   AICc Delta_AICc AICcWt Cum.Wt     LL
Mod2 6 164.40       0.00   0.94   0.94 -74.52
Mod1 5 169.87       5.46   0.06   1.00 -78.78

要导出 AIC 表，我喜欢使用 tab_df() 函数。

library(sjPlot)

tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE))

在此处输入图像描述 不必要的 tab_df() 函数将列“ModelLik”添加到表中，我该如何避免这种情况？

标签： rsjplot

解决方案

原因是返回的对象aictab有更多的列，然后用它的 print 方法打印。在下文中，我将返回的表分配给一个变量tb并使用str(). 如果你使用 RStudio，你也可以在 Environment explorer 中看到它。

函数tab_df只是格式化数据框，因此我们可以根据需要选择、删除甚至重命名列。下面显示一个示例。作为一个小礼物，我为模型定义了用户定义的名称：

library("nlme")
library("AICcmodavg")
library("sjPlot")

lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)
lme2 <- lme(mpg ~ cyl *  disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)

# alternative way to produce the list, can optionally provide speaking names 
Cand.models <- list( 
  'model 1' = lme1,
  'model 2' = lme2
)

# assign the table to a variable
tb <- aictab(Cand.models, sort = TRUE)
## look what is in

str(tb)
which_columns <- c("Modnames", "K", "AICc", "Delta_AICc", "AICcWt", "Cum.Wt", "LL")
tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE)[which_columns])

AIC 表

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