glm出力の標準誤差

Question

私はr glmを使用して年ごとにポーソンデータをモデル化しています。だから私は毎年T [i]暴露を数えます。ポアソンファミリーログリンク出力を伴うr glmは、y = a + bxのモデル係数a、bを生成する。

私が必要とするのは、aの標準誤差ではなく、bの標準誤差ではない（a + bx）の標準誤差です。私が実装しようとしている解決策を説明しているドキュメントは、aとbのパラメータから計算するのは簡単ではないので、これはソフトウェアによって計算されるべきだと言います。おそらくSASは計算を行いますが、Rでそれを認識していません。

パラメータ推定ハンドブック（NUREG/CR-6823、公開文書）のセクション7.2.4.5の作業を進めており、式7.2 。統計学者でもないので、これを見つけるのは非常に難しいです。

ここでのゲームは、各年の信頼区間ではなく、モデル出力に90％の同時信頼区間を見つけることです。

これをここに追加すると、いくつかのコードを表示できます。下の最初の答えは、私をかなり近づけるようです。統計学者は、ここで信頼区間を構成するために次の関数をまとめました。これは動作するようです。

# trend line simultaneous confidence intervals 
# according to HOPE 7.2.4.5 
HOPE = function(x, ...){ 
t = data$T 
mle<-predict(model, newdata=data.frame(x=data$x), type="response") 
se = as.data.frame(predict(model, newdata=data.frame(x=data$x), type="link", se.fit=TRUE))[,2] 
chi = qchisq(.90, df=n-1) 
upper = (mle + (chi * se))/t 
lower = (mle - (chi * se))/t 
return(as.data.frame(cbind(mle, t, upper, lower))) 

}

Answer 1

私はあなたがモデルから予測を作成するときに、引数se.fit=TRUEを提供する必要があると思う：

hotmod<-glm(...) 
predz<-predict(hotmod, ..., se.fit=TRUE) 

次に、あなたが使って推定標準誤差を見つけることができるはずです。

predz$se.fit 

ここでこのソフトウェアを手作業で実行する場合は、ハードあなたが提案としてあってはならない。

covmat<-vcov(hotmod) 
coeffs<-coef(hotmod) 

その後、私は標準誤差は、単純であるべきだと思う：%*%は、このソフトウェアでは行列乗算のために使用することができる

sqrt(t(coeffs) %*% covmat %*% coeffs) 

演算子。