【问题标题】:Confidence Interval after linear regression model in R [closed]R中线性回归模型后的置信区间[关闭]
【发布时间】:2023-03-26 05:27:01
【问题描述】:

我试图在拟合线性回归模型后得到置信区间。
我的数据包含:

Growthrate  Strains
<dbl>       <fct>

其中growthrate表示增长率值,Strains表示菌株名称

我的代码:

all.lm <- lm(Growthrate~Strains,all) 

confint(all.lm, 'Strains',level=0.95)

输出:

          2.5 % 97.5 %  
Strains    NA     NA

我不明白为什么它的打印不适用。 在这一点上的任何帮助都非常感谢。

【问题讨论】:

    标签: r statistics


    【解决方案1】:

    问题在于Strains 是一个分类变量,因此没有称为Strains 的系数。以下是使用 R 中包含的 iris 数据集的示例:

    data(iris)
    iris.lm <- lm(Petal.Width~Species, iris)
    confint(iris.lm, level=.95)   # All coefficients
    #                       2.5 %    97.5 %
    # (Intercept)       0.1888041 0.3031959
    # Speciesversicolor 0.9991128 1.1608872
    # Speciesvirginica  1.6991128 1.8608872
    
    confint(iris.lm, "Species", level=.95)  # Species is not a coefficient
    #         2.5 % 97.5 %
    # Species    NA     NA
    

    您需要按名称或编号指定系数:

    confint(iris.lm, 2:3, level=.95)
    #                       2.5 %   97.5 %
    # Speciesversicolor 0.9991128 1.160887
    # Speciesvirginica  1.6991128 1.860887
    
    cfnames <- names(coef(iris.lm))[2:3]
    cfnames
    # [1] "Speciesversicolor" "Speciesvirginica" 
    confint(iris.lm, cfnames, level=.95)
    #                       2.5 %   97.5 %
    # Speciesversicolor 0.9991128 1.160887
    # Speciesvirginica  1.6991128 1.860887
    

    实际上,此示例中的(Intercept)Speciessetosa 的系数,即第一个因子水平,因此包含此系数也是有意义的。

    【讨论】:

    • 谢谢你说得通。我问的是更基本的问题,所以这里的置信区间适用于所有级别,例如 Speciesversicolor、Speciesvirginica 等。所以当你报告这个值时,你是把它作为单个解释变量报告还是有办法获得整体置信区间?
    • 没有一个总体置信区间。如果我们将分析更改为预测lm(Petal.Width~Petal.Length, iris),y 截距和自变量 (Petal.Length) 的系数仍然会有单独的置信区间。使用predict(iris.lm, interval="confidence"),您可以获得每次观察的置信区间。
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