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让我使用 UCLA 的多项 logit 示例作为运行示例---
library(nnet)
library(foreign)
ml <- read.dta("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/hsbdemo.dta")
ml$prog2 <- relevel(ml$prog, ref = "academic")
test <- multinom(prog2 ~ ses + write, data = ml)
dses <- data.frame(ses = c("low", "middle", "high"), write = mean(ml$write))
predict(test, newdata = dses, "probs")
我想知道如何获得 95% 的置信区间?
最佳答案
这可以通过 effects
来完成。包,我在交叉验证 here 上为另一个问题展示了它.
让我们看看你的例子。
library(nnet)
library(foreign)
ml <- read.dta("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/hsbdemo.dta")
ml$prog2 <- relevel(ml$prog, ref = "academic")
test <- multinom(prog2 ~ ses + write, data = ml)
predict()
来自
base
,我们使用
Effect()
来自
effects
require(effects)
fit.eff <- Effect("ses", test, given.values = c("write" = mean(ml$write)))
data.frame(fit.eff$prob, fit.eff$lower.prob, fit.eff$upper.prob)
prob.academic prob.general prob.vocation L.prob.academic L.prob.general L.prob.vocation U.prob.academic
1 0.4396845 0.3581917 0.2021238 0.2967292 0.23102295 0.10891758 0.5933996
2 0.4777488 0.2283353 0.2939159 0.3721163 0.15192359 0.20553211 0.5854098
3 0.7009007 0.1784939 0.1206054 0.5576661 0.09543391 0.05495437 0.8132831
U.prob.general U.prob.vocation
1 0.5090244 0.3442749
2 0.3283014 0.4011175
3 0.3091388 0.2444031
effects
中的工具绘制预测概率及其各自的置信区间。 .
plot(fit.eff)
关于R 如何获得多项 logit 的置信区间?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19847368/
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