Проблемы с использованием пакета glmulti в RStudio для прогнозирования лучшей модели
Итак, я пытаюсь использовать пакет "glmulti", чтобы найти лучшую комбинацию переменных (или лучшую модель) для моей переменной ответа Bio_class. Bio_class - это категориальная переменная, содержащая 5 результатов (4 вида и 1 вариант отсутствия). У меня есть 56 числовых переменных (температура, соленость, хлорофилл и т. Д.), Которые я пытаюсь протестировать в модели. Я следил за другими сообщениями в Интернете о том, как использовать пакет, но получаю ошибки. Я новичок в R, поэтому любые рекомендации о том, следует ли включать случайные эффекты или нет, будут оценены. Пожалуйста, дай мне знать, если возникнут какие-либо вопросы. Я знаю, что это МНОГО данных, которые нужно поместить в пакет, но я надеюсь, что это сработает. Я также с меньшим количеством переменных и исключенным субстратом, и я получаю другую ошибку.
Большое спасибо
library(glmulti)
library(metafor)
data.na<- na.omit(alldata) #remove any rows with NAs in them
anyNA(data.na) #FALSE = no NAs in dataset
rma.glmulti <- function(formula, data, ...)
rma(formula, vi, data=data, method="ML", ...) #defining the function 'rma.glmulti'
res <- glmulti(
Bio_class~Temp_winter+Temp_spring+Temp_summer+Temp_autumn+Temp_yr_avg
+Temp_yr_max+Temp_yr_min+Sal_winter+Sal_spring+Sal_summer+Sal_autumn
+Sal_yr_avg+Sal_yr_max+Sal_yr_min+Chl_winter+Chl_spring+Chl_summer+Chl_autumn
+Chl_yr_avg+Chl_yr_max+Chl_yr_min+Nit_winter+Nit_spring+Nit_summer+Nit_autumn
+Nit_yr_avg+Nit_yr_max+Nit_yr_min+ZSD_winter+ZSD_spring+ZSD_summer+ZSD_autumn
+ZSD_yr_avg+ZSD_yr_max+ZSD_yr_min+Phos_winter+Phos_spring+Phos_summer
+Phos_autumn+Phos_yr_avg+Phos_yr_max+Phos_yr_min+SWH_winter+SWH_spring
+SWH_summer+SWH_autumn+SWH_yr_avg+SWH_yr_max+SWH_yr_min+Depth
+Dist_to_major_cities+Dist_to_complete_cities+Dist_to_port
+Dist_to_major_river+Dist_to_complete_river+Dist_to_coast,
data=data.na,
level=1,
fitfunction=rma.glmulti,
crit="aicc",
confsetsize=7.2057594e+16
)
print(res)