Ar GLM ile% 95 güven aralığı (..) Get İşte

Question

bazı veriler

dat = data.frame(y = c(9,7,7,7,5,6,4,6,3,5,1,5), x = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6), color = rep(c('a','b'),6)) 

ve bu verilerin arsa fonksiyonu ile bir model çalıştırırken

require(ggplot) 
ggplot(dat, aes(x=x,y=y, color=color)) + geom_point() + geom_smooth(method='lm') 

isterlerse vardır MCMCglmm() ...

require(MCMCglmm) 
summary(MCMCglmm(fixed = y~x/color, data=dat)) 

ben bana izin tahmin için alt ve üst% 95 aralığını alırsanız iki yansımalar es (renk = a ve renk = b) önemli ölçüde farklıdır.

bu çıkışa bakarak ...

summary(glm(y~x/color, data=dat)) 

... Ben güven aralığını göremiyorum!

Sorum şu:

fonksiyonunu glm() kullanırken nasıl tahminler için bu alt ve üst% 95 aralığında bir güven var?

Answer 1

Alex'in yaklaşımı @ kullanılması confint

 

mod = glm(y~x/color, data=dat) 
summary(mod) 
Call: 
glm(formula = y ~ x/color, data = dat) 

Deviance Residuals: 
    Min  1Q Median  3Q  Max 
-1.11722 -0.40952 -0.04908 0.32674 1.35531 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error t value  Pr(>|t|) 
(Intercept) 8.8667  0.4782 18.540 0.0000000177 
x   -1.2220  0.1341 -9.113 0.0000077075 
x:colorb  0.4725  0.1077 4.387  0.00175 

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.5277981) 

    Null deviance: 48.9167 on 11 degrees of freedom 
Residual deviance: 4.7502 on 9 degrees of freedom 
AIC: 30.934 

Number of Fisher Scoring iterations: 2 

confint(mod) 
Waiting for profiling to be done... 
       2.5 %  97.5 % 
(Intercept) 7.9293355 9.8039978 
x   -1.4847882 -0.9591679 
x:colorb  0.2614333 0.6836217 

Answer 2

size güven sınırlarını olsun, ama yorumlama konusunda dikkatli olacaktır. Glm temel olarak liner olmayan bir model olduğu için, katsayılar genellikle büyük bir kovaryansa sahiptir. En azından% 95 güven elipsine bir göz atmalısınız.

mod <- glm(y~x/color, data=dat) 
require(ellipse) 
conf.ellipse <- data.frame(ellipse(mod,which=c(2,3))) 
ggplot(conf.ellipse, aes(x=x,y=x.colorb)) + 
    geom_path()+ 
    geom_point(x=mod$coefficient[2],y=mod$coefficient[3], size=5, color="red") 

x ve etkileşimi terimi için% 95 güven elips olan bu üretir. confint(...) tarafından üretilen güven sınırları elips ile de ne kadar

dikkat edin. Bu anlamda elips, güven sınırlarının daha muhafazakâr bir tahminini sağlar.