在R中用BIC准则进行特征选择时lm2 <- dredge(hrtlogit, rank = "BICc")此时出现了没有状态为"function"的"BICc"目标对象

这个错误通常是因为您的R包版本不同导致的。在较新的版本中，`rank`参数被修改为`c("BICc")`，而不是直接使用字符串`"BICc"`。因此，您可以尝试修改您的代码为：

lm2 <- dredge(hrtlogit, rank = c("BICc"))

如果这个修改没有解决问题，您可以尝试更新您的R包到最新版本，或者尝试使用其他的特征选择方法。

相关问题

# 建立多种Copula函数并比较选出最优模型 copulaModels <- list() bicValues <- numeric(length = 4) copulaModels[[1]] <- fitCopula(residuals, family = "gumbel") bicValues[1] <- BIC(copulaModels[[1]]) copulaModels[[2]] <- fitCopula(residuals, family = "clayton") bicValues[2] <- BIC(copulaModels[[2]]) copulaModels[[3]] <- fitCopula(residuals, family = "frank") bicValues[3] <- BIC(copulaModels[[3]]) copulaModels[[4]] <- fitCopula(residuals, family = "joe") bicValues[4] <- BIC(copulaModels[[4]]) bestModel <- which.min(bicValues)

这段代码的作用是建立4种Copula函数，分别是gumbel、clayton、frank和joe，并使用这些函数拟合残差数据。然后，计算每种Copula函数的BIC值，并选出BIC值最小的Copula函数作为最优模型。在这个过程中，Copula函数的选择是基于模型拟合残差数据的效果来进行的，BIC值越小意味着模型越好。最后，通过which.min函数找到bicValues中最小值的位置，即为最优模型。

解释代码:# SIS without regularization model_sis <- SIS(x, y, family = 'gaussian', iter = FALSE) sis_variables <- model_sis$sis.ix0 # ISIS with regularization model_isis <- SIS(x, y, family = 'gaussian', tune = 'bic') model_aggr <- SIS(x, y, family = 'gaussian', tune = 'bic', varISIS = 'aggr', seed = 11) isis_variables <- model_isis$sis.ix0 aggr_variables <- model_aggr$sis.ix0，其中sis、isis、qggr分别是什么

在上述代码中，我们使用了SIS、ISIS和QCSIS方法进行变量筛选，并从中选择最优的方法。

- `sis_variables` 是使用 SIS (Sure Independence Screening) 方法筛选得到的变量。SIS 是一种无正则化的方法，它通过计算每个变量与响应变量之间的相关性来进行筛选。在代码中，我们使用 `SIS` 函数，其中 `x` 是自变量矩阵，`y` 是因变量向量，`family = 'gaussian'` 表示使用高斯分布，`iter = FALSE` 表示不进行迭代。

- `isis_variables` 是使用 ISIS (Iterative Sure Independence Screening) 方法筛选得到的变量。ISIS 是一种带有正则化的方法，它通过迭代的方式筛选变量，并在每次迭代中更新变量的权重。在代码中，我们使用 `SIS` 函数，设置了 `tune = 'bic'` 来进行模型选择，其中 `bic` 是一种模型选择准则。

- `aggr_variables` 是使用 QCSIS (QCSIS with aggregation) 方法筛选得到的变量。QCSIS 是一种带有聚合方法的方法，它通过聚合多个 ISIS 结果来提高稳定性和可靠性。在代码中，我们使用 `SIS` 函数，设置了 `tune = 'bic'` 来进行模型选择，并将 `varISIS = 'aggr'` 设置为 `'aggr'`，表示使用聚合方法进行变量筛选。

综上所述，`sis_variables` 是使用 SIS 方法筛选得到的变量，`isis_variables` 是使用 ISIS 方法筛选得到的变量，`aggr_variables` 是使用 QCSIS 方法筛选得到的变量。这些变量是根据不同的方法和策略进行的变量筛选结果。