Я хотел бы использовать пошаговую функцию для сравнения значений AIC между моделями, но когда я использую функцию на своей полной модели, запрашивая выбор модели в обратном направлении, не все модели печатаются с соответствующими значениями AIC, поэтому я неуверен, что то, что написано, является просто лучшей моделью, и на сколько отличаются AIC
Я удалил термины взаимодействия в полной модели, которую я показываю в коде ниже, а затем AIC были напечатаны, а также воспроизведеныпримерно так, как я определил пошаговую функцию, но когда я включаю здесь термины взаимодействия, я всегда получаю один и тот же вывод.
Полная модель
>TL_comp = lm(TL ~ Year + River + Sex + Year:River + Year:Sex + River:Sex + Year:River:Sex, data = Walleye_alldata_nu)
> direction=step(TL_comp)
Я ожидаю, что для каждого из них будут установлены AIC.модель перечислена с соответствующей информацией.
Но в результате я вижу
Start: AIC=12792.59
TL ~ Year + River + Sex + Year:River + Year:Sex + River:Sex +
Year:River:Sex
Df Sum of Sq RSS AIC
<none> 3220669 12793
- Year:River:Sex 6 39266 3259935 12801
Я думаю, что вывод, который мне показывают, говорит мне, что лучшая модель - это полная модель безГод: Река: Половое взаимодействие, но я не уверен на 100%.Кроме того, что здесь указано?