Cómo comparar ponderado lineal multivariado modelos?

Question

Tengo un conjunto de modelos de regresión multivariada, con pesas, que estoy tratando de comparar en R. se Ve así:

f0 <- lm(cbind(Y1,Y2,Y3,Y4) ~ co1 + co2 + co3 + co4 + x1, dat, weight=wt)
f1 <- lm(cbind(Y1,Y2,Y3,Y4) ~ co1 + co2 + co3 + co4 + x1 + x2, dat, weight=wt)
f2 <- lm(cbind(Y1,Y2,Y3,Y4) ~ co1 + co2 + co3 + co4 + x1 + poly(x2,2), dat, weight=wt)

Llego perfectamente razonable y interpretables encaja, pero me gustaría ser capaz de responder a una pregunta como, "en general, hay un efecto de x2 en las medidas dependientes?" En otros contextos, con modelos anidados, he hecho algo como:

anova(f0, f1, f2)

y se utilizó una prueba de Chi-cuadrado. Pero en este caso, me sale este error:

Error in SSD.mlm(object) : 'mlm' objects with weights are not supported

Así que, ¿qué alternativas tengo para comparar estos modelos? Gracias!

Answer 1

Recomiendo el cálculo de la AIC del modelo de ponderaciones para cada uno de estos. Esto le da la flexibilidad de poder elegir la AIC-mejor modelo para la inferencia, o si existe una considerable incertidumbre estructural, para obtener un modelo ponderado de la estimación del efecto de la x2.