Как извлечь квази-BIC (QBIC) из модели Квазипуассона?

Question

Я хотел бы использовать GLMULTI для выбора функций путем подбора модели Квазипуассона с использованием квази-BIC (QBIC) в качестве информационного критерия. Я использую следующий код:

glmulti(y ~ ., data=data,
               level=2, fitfunction=glm, family = quasipoisson, crit="useBIC", confsetsize=128, 
               method = "g", plotty = T)

Где useBIC поступает из пакета AICcmodavg. Затем я получаю сообщения об ошибках:

Mean crit= NA
Error in plot.window(...) : need finite 'xlim' values
In addition: Warning messages:
1: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
2: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf
3: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
4: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf

На мой взгляд, это означает, что функция пытается вычислить обычный BIC, что не сработает, потому что модель не имеет вероятности. Я так думаю, потому что когда я звонюuseBIC на квазипуассоновой модели я получаю NA.

В конечном итоге я хотел бы выбрать функции (переменные), используя GLMULTI и квазипуассоновскую модель. Я использовал GLMULTI подгонку отрицательно-биномиальных моделей с BIC, который работает хорошо, но я хотел бы посмотреть, даст ли подгонка квазипуассоновской модели другой набор функций.