MuMIn包中AICc函数与手动计算的AICc是否等价？

由于运行环境为R 3.6.3，该版本已不再被MuMIn包支持，且将代码适配到R>4.2.0的难度较大，因此手动实现AICc（校正AIC）的计算，并与MuMIn包中的AICc(model)结果做对比验证。

手动计算的R代码如下：

model <- lm(Y~., df) # df包含自变量向量和响应变量Y
n <- nrow(model$model)
k <- length(model$coefficients)+1
aicc <- -2*stats::logLik(model)[1]+2*k+2*k*(k+1)/(n-k-1)

代码说明 #

• model <- lm(Y~., df)：拟合包含所有自变量的线性回归模型，df为包含响应变量Y和所有自变量的数据框
• n <- nrow(model$model)：获取模型使用的有效样本量（即参与拟合的观测数）
• k <- length(model$coefficients)+1：计算模型的总参数数，其中length(model$coefficients)为模型系数个数（含截距），加1是为了纳入误差项的方差参数
• aicc <- ...：按照AICc校正公式计算，公式逻辑为：$AICc = -2\log(L) + 2k + \frac{2k(k+1)}{n-k-1}$，其中$\log(L)$为模型的对数似然值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Long