如何让 My.stepwise.glm 在控制台之外返回模型？
我在 RCommunity 上问了这个问题，但还没有人咬过......所以我在这里！
我当前的项目涉及预测在未来气候变化情景下某些树木是否能够生存。为了更好地判断（例如使用 Maxent），我决定使用 GLM 来实现这一点，这需要存在和缺席数据。每次我使用 dismo 中的 randomPoints 生成缺席数据（因为我只获得了在场数据），生成的 GLM 模型就会具有不同的显着变量。我找到了一个名为 My.stepwise 的包，它有一个 My.stepwise.glm 函数（此处：My.stepwise.glm：广义线性的逐步变量选择过程...在 My.stepwise：回归分析的逐步变量选择过程），这将通过前向/后向选择过程来找到最佳变量并返回一个为您准备好的模型。
我的问题是我不想只运行一次 My.stepwise.glm 并使用它为我吐出的模型。我想使用不同的伪缺失数据运行大约 100 次，看看它返回哪些变量，然后采用最常见的变量并继续使用这些变量构建我的模型。问题是 My.stepwise.glm 函数以 'print(summary(initial.model))' 结尾，我希望能够访问类似于 step() 返回列表的输出，然后您可以在其中说'step$coefficients' 并使函数系数以数字形式返回。谁能帮我解决这个问题吗？
I asked this question on RCommunity but haven't had anyone bite... so I'm here!
My current project involves me predicting whether some trees will survive given future climate change scenarios. Against better judgement (like using Maxent) I've decided to pursue this with a GLM, which requires presence and absence data. Everytime I generate my absence data (as I was only given presence data) using randomPoints from dismo, the resulting GLM model has different significant variables. I found a package called My.stepwise that has a My.stepwise.glm function (here: My.stepwise.glm: Stepwise Variable Selection Procedure for Generalized Linear... in My.stepwise: Stepwise Variable Selection Procedures for Regression Analysis) , and this goes through a forward/backward selection process to find the best variables and returns a model ready for you.
My problem is that I don't want to run My.stepwise.glm just once and use the model it spits out for me. I'd like to run it roughly 100 times with different pseudo-absence data and see which variables it returns, then take the most frequent variables and move forward with building my model using those. The issue is that the My.stepwise.glm function ends by 'print(summary(initial.model))' and I would like to be able to access the output similar to how step() returns a list, where you can then say 'step$coefficients' and have the function coefficients return as numerics. Can anyone help me with this?
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