> load("cb0.005/output1.RData") [1] "results" > sapply(names(results), function(spc) nrow(results[[spc]]$mple$data)) Am Ap Cac Mo Qc Tj 94 70 68 40 163 57
stepAIC()
なんかはある意味やくにたたん,
というべきか何というか.
まあ,
stepAIC()
は線形モデルの「内部」を探索してくれるもんだからねぇ.
あたりまえのことだけど,
いままで気づいていなかった.
glm()
とかで得られた結果での,
「絶対的な」 (と言っていいのか?)
あてはまりの良さとは residual deviance
であります
(ただし null deviance との比較も必要だろう).