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我想在一个有点大的数据集上计算 glm 系数的 Wald 置信区间,并使用 broom
为了一个整洁的输出。
mydata <- data.frame(y = rbinom(1e5,1,0.8),
x1 = rnorm(1e5),
x2 = rnorm(1e5))
glm.1 <- glm(y ~ x1 + x2, data = mydata, family = "binomial")
broom::tidy
在大数据上花费大量时间,因为它使用
confint.glm
,它根据分析的对数似然函数计算置信区间。
tidy(glm.1, conf.int = TRUE) # can take literally hours
最佳答案
confint
和 confint.glm
分别不为用于计算置信区间的方法提供参数。如果要使用另一种方法,则需要使用不同的函数,例如confint.default
对于沃尔德。broom::tidy
反过来,使用的函数没有参数(或者我错过了什么?),它总是调用 confint.glm
为glm。
要使用不同的函数计算置信区间,broom
有 confint_tidy
,您可以在其中指定要使用的函数:
confint_tidy(glm.1, func = stats::confint.default)
cbind(tidy(glm.1), confint_tidy(glm.1, func = stats::confint.default))
关于r - R 中带扫帚的 glm 的快速 Wald 置信区间,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53091552/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!