使用glm的條件預測概率

簡單的問題我想不通。我試圖從包含交互的模型中生成條件預測概率。例如，我希望能夠比較x2 == 1和x3 == 0的預測概率與x2 == 0和x3 == 1的預測概率。使用glm的條件預測概率

我試圖做到這一點，如下所示：

model <- glm(y~x1 + x2 * x3, family=binomial(link="logit"), data=data) 
predprob1 <- predict(model, type="response", newdata=(x1=mean(x1) & x2==1 & x3==0)) 
predprob2 <- predict(model, type="response", newdata=(x1=mean(x1) & x2==0 & x3==1)) 
probdiff<-predprob1-predprob2

在那之後，我需要計算95CI爲probdiff。我相信這對你來說很簡單。感謝您的幫助！

來源

2012-08-06 roody

正如所提出的，該問題承認沒有可能的解決方案，因爲glm與默認的高斯分佈不會產生概率估計。由於您沒有在'newdata'參數中包含所有預測值（並且您已將其錯誤地命名），因此您也可能因此得到原始數據（或錯誤）的估計值。 – 2012-08-06 18:10:47

嗨，我在補充我認爲應該幫助的補充內容？我試圖將X1設置爲平均值，但也許代碼也是錯誤的。 – roody 2012-08-06 18:13:37

您仍然不提供'newdata'數據框對象，並且即使您提供了正確的類，您也不會爲其分配mean（x1）名稱（即'x1'）的結果。 – 2012-08-06 18:26:23

也許（在沒有工作實施例的未測試）：

model <- glm(y~x1 + x2 * x3, family=binomial(link="logit"), data=data) 
predprob1 <- predict(model, type="response", 
        newdata=with(data, data.frame(x1=mean(x1) & x2=1 & x3=0)) 
predprob2 <- predict(model, type="response", 
        newdata=with(data, data.frame(x1=mean(x1) & x2=0 & x3=1)) 
probdiff <- predprob1-predprob2

其他R-誤差是使用 '==' 用於分配。這是爲了邏輯測試。

來源

2012-08-06 18:33:15

使用glm的條件預測概率

回答

相關問題