如何获得 GLMM（MuMIn 包）中顶级模型中变量的估计值、SE、z 和 p 值？答案

【问题标题】：How do I get estimates, SE, and z and p-values for variables in top model in a GLMM (MuMIn package)?如何获得 GLMM（MuMIn 包）中顶级模型中变量的估计值、SE、z 和 p 值？
【发布时间】：2014-11-16 20:40:18
【问题描述】：

我正在运行一个 GLMM（包：MuMIn），它带有一个具有高斯分布的因变量和几个固定效应变量和一个随机效应。对于我的其他分析，我一直在对顶级模型（delta AICc

Glucose1=glmer(GlucoseCon~Species.f * Treatment.f * Age+(1|NestID.f),GlucoseFile,gaussian)
Glucose2<-dredge(Glucose1,trace=TRUE,rank=AICc,extra="r.squaredGLMM")

我用来平均顶级模特的方法：

attr(Glucose2,"rank.call") 
Glucose3<- get.models(Glucose2,1:8)
summary(model.avg(Glucose3))

但仅对于顶级模型，我如何获得物种、治疗、年龄及其相互作用的估计值、SE 以及 z 和 p 值？

必须有一个简单的代码，但我的朋友似乎都不知道它是什么。是的，我试过summary(model)，它只给了我所有模型的平均值、中位数等。

【问题讨论】：

有reproducible example 的机会吗？我

标签： r summary

【解决方案1】：

怎么样：

topmod <- get.models(Glucose2, 1))
topmod(gm1)$coefficients

或者，如果您想手动计算 p 值：

coefTable(Glucose2)[[1]]

【讨论】：