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是否有任何可能的方法从 MASS::rlm 中实现的稳健回归中获得 95% CI 的回归系数?
# libraries needed
library(MASS)
library(stats)
library(datasets)
# running robust regression
(x <-
MASS::rlm(formula = scale(Sepal.Length) ~ scale(Sepal.Width),
data = iris))
#> Call:
#> rlm(formula = scale(Sepal.Length) ~ scale(Sepal.Width), data = iris)
#> Converged in 5 iterations
#>
#> Coefficients:
#> (Intercept) scale(Sepal.Width)
#> -0.03728607 -0.14343268
#>
#> Degrees of freedom: 150 total; 148 residual
#> Scale estimate: 1.06
# getting confidence interval for the regression coefficient
stats::confint(object = x,
parm = "scale(Sepal.Width)",
level = 0.95)
#> 2.5 % 97.5 %
#> scale(Sepal.Width) NA NA
最佳答案
显式调用 confint.default
似乎可以提供良好的结果,如下所示:
confint.default(object = x, parm = "scale(Sepal.Width)", level = 0.95)
# 2.5 % 97.5 %
#scale(Sepal.Width) -0.3058138 0.01894847
confint
在传递 x
时使用方法 confint.lm
,因为 x
属于类 lm
(以及rlm
)。调用 confint.default
显式避免了这种情况。这两个函数仅一行代码不同,如下所示:
fac <- qt(a, object$df.residual)
fac <- qnorm(a)
问题是 x$df.residual
是 NA
,因此 qt(a, object$df.residual)
会产生NA
而 qnorm(a)
则没有这个问题。
关于r - 获取稳健回归系数的置信区间 (MASS::rlm),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49156932/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!