我對混合模型使用了以下語法，然後使用了步驟，但是它不起作用。我們可以用混合模型使用lmer來實現落後消除
它通常是這樣工作，或者我實際上不能使用與lmer後向消除？謝謝！
fullmodel<-lmer(Eeff~NDF+ADF+CP+NEL+DMI+FCM + (1|Study),data=na.omit(phuong))
step(fullmodel, direction = "backward", trace=FALSE)
你可以做到這一點，只是沒有步功能。由於你的模型只是添加劑，它不應該花那麼長時間才能手工完成。
您需要的功能是MASS包中的stepAIC。
stepAIC（和step）默認情況下使用AIC，這與漸出交叉驗證漸近等價。
至於尖銳的批評，專家知識是模型選擇的一個很好的起點，但我經常把這個作爲藉口將複雜統計決策的責任傳遞給一個不瞭解的應用研究者統計。
編輯：對不起，我的不好，誤解了你的問題，我以爲你說'lme'而不是'lmer'。我不知道stepAIC是否支持lmer。
正如我在上面的評論中所說，我很確定'stepAIC'不* lmer'。然而，'drop1'在開發版本中工作正常。我當然不想傳遞任何東西，但我也沒有責任花費大量精力去做'stepAIC'工作...... – 2013-02-21 20:12:27
向前消除功能和'drop1'做的工作，我相信。另外（正如其他地方的評論）嘗試谷歌搜索「哈雷爾逐步」的一些步驟的方式更批評的批評... – 2012-08-02 13:28:03