如何确定预测值在R中达到某个值的概率

Question

根据 2003 年到 2018 年的历史数据，我使用应用贝叶斯计量经济学方法预测了 2019 年到 2030 年的数据。现在我要判断2030年的预测数据达到0.8的概率。我想知道R中使用了什么方法。谢谢！

Answer 1

请注意，为了执行您想要的操作，您可以使用 predict 函数为数据集中的每个观察提取线性预测。然后，您可以简单地使用适当的概率分布函数来获得预测概率。例如，在逻辑回归的情况下，使用 plogis。换句话说，如果 mod 是你的模型适合 glm：

plogis(predict(mod))

将返回数据集中每个观察的预测概率，假设您估计了一个逻辑模型。如果您需要计算不在数据集中的点的预测概率，请参阅预测的新数据选项。请注意，预测还可以提供每个点的标准误差。查看 predict.glm 的文档以获取更多信息（使用 help(predict)）：

predict(mod, type="response")

改编自杰森摩根：predict probability using R

此外，对于逻辑回归，函数用法如下：

predict(object, newdata = NULL,
            type = c("link", "response", "terms"),
            se.fit = FALSE, dispersion = NULL, terms = NULL,
            na.action = na.pass, ...)

您可以尝试将可用的 R 实现为：

predict(budworm.lg, data.frame(ldose = ld,
   sex = factor(rep("M", length(ld)), levels = levels(sex))),
   type = "response")

对于数据库Venables 和 Ripley (2002, pp. 190-2.)。具体可以使用如下代码：

require(graphics)

## example from Venables and Ripley (2002, pp. 190-2.)
ldose <- rep(0:5, 2)
numdead <- c(1, 4, 9, 13, 18, 20, 0, 2, 6, 10, 12, 16)
sex <- factor(rep(c("M", "F"), c(6, 6)))
SF <- cbind(numdead, numalive = 20-numdead)
budworm.lg
budworm.lg <- glm(SF ~ sex*ldose, family = binomial)
summary(budworm.lg)

plot(c(1,32), c(0,1), type = "n", xlab = "dose",
     ylab = "prob", log = "x")
text(2^ldose, numdead/20, as.character(sex))
ld <- seq(0, 5, 0.1)
lines(2^ld, predict(budworm.lg, data.frame(ldose = ld,
                                           sex = factor(rep("M", length(ld)), levels = levels(sex))),
                    type = "response"))
lines(2^ld, predict(budworm.lg, data.frame(ldose = ld,
                                           sex = factor(rep("F", length(ld)), levels = levels(sex))),
                    type = "response"))