建立具有多(8)个预测变量的负二项式GLMM

Question

我对R很陌生，我正在尝试使用负二项式GLMM创建模型。问题是，我有1个响应变量，我想测试8个预测变量的多重共线性。例如，当只有3个预测变量时，这似乎很容易，因为这意味着只有4个可能的组合。然而，我想知道在测试多重共线性时，是否有一种更简单的方法可以为8个不同的预测变量设置所有可能的组合，而无需手工检查每个组合，这意味着8个预测变量的50多种不同组合将与响应变量进行测试。

我一直在MASS软件包中使用glm.nb函数，我不确定它与glmmTMB软件包之间是否有很大区别。

Answer 1

基本上，您似乎对生成至少有两个值的所有组合感兴趣。一个非常巧妙的方法是创建一个地图，就像这样：

Map<ValueType,Boolean> items = new Map<ValueType,Boolean>();

其中ValueType是您的值的类型。让我们假设您有一个名为values的数组，其中有您想要使用的实际值。让我们用来填充地图

for (int index = 0; index < values.length; index++) {
map.put(index, false);
}

非常好。现在，让我们创建一个跟踪真实值数量的数值：

int combinationCount = 0;

这就是生成和处理组合的方法，其中n个值表示为n个数字的布尔值，其中每个数字都在当前组合中，当且仅当其在映射中的代表为true时。

int top = 0;
while (top < values.length) {
boolean stop = false;
for (top = 0; (!stop) && (top < values.length); top++) {
stop = !map.get(top);
stop ? combinationCount++ : combinationCount--;
map.put(stop);
if (combinationCount >= 2) {
for (int innerIndex = 0; innerIndex < values.length; innerIndex++) {
if (map.get(innerIndex)) {
//values[innerIndex] is inside the current combination
}
}
}
}
}