¿Qué hace un infinito AIC significa y qué se puede hacer al respecto?

Question

Tengo una pregunta acerca de la realización de regresión paso a paso. Me doy cuenta de que hay problemas con el uso de métodos por pasos, pero tengo alrededor de 30 o así predictores y han construido un lm objeto.

m1 <- lm(LEADSforester ~ . , data=dat)
m2 <- lm(LEADSforester ~ 1 , data=dat)
step(m1, m2, direction = "backward")

Sin embargo, cuando ejecuta la siguiente línea de código, me sale un mensaje de error.

backBIC <- step(m1, direction="backward", data=dat)

Error in step(m1, direction = "backward") : 
  AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed

El mismo problema se produce al ejecutar el siguiente:

m1 = lm(LEADS ~ ED + Fa + Pu + New + Gr + Vol + Dur + Boun + Visit + views + Nw + 
                Uniq + sits, data=dat)
step(m1, direction="backward")

Error in step(m1, direction = "backward") : 
  AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed

¿Qué estoy haciendo mal?

Answer 1

¿Por qué no utilizar la función de desvío de selección?

min.model <- lm(y ~ 1, data=dat)
fwd.model <- step(min.model, direction = "forward", scope = (~ x1 + x2 + ... xn))

De esta forma, el modelo sólo añadir predictores hasta que pueda.