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我正在尝试使用 broom::tidy
从许多线性模型中输出一些结果,包括置信区间,但输出似乎只包括第一个模型的置信区间。
线性模型具有相同的预测变量,但具有不同的响应。
考虑以下示例:
library(tidyverse)
library(broom)
# Create toy dataframe.
df <- tibble(
x = sample(100, replace = TRUE),
y1 = runif(100),
y2 = rnorm(100)
)
# Fit linear models, each with x as predictor and y1 and y2 respectively as responses.
my_models <- lm(
cbind(y1, y2) ~ x,
data = df
)
# Output results as a tidy tibble.
tidy(my_models, conf.int = TRUE)
# Check confidence intervals with other function.
confint(my_models)
函数
tidy(my_models, conf.int = TRUE)
返回以下内容:
> tidy(my_models, conf.int = TRUE)
# A tibble: 4 x 8
response term estimate std.error statistic p.value conf.low conf.high
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 y1 (Intercept) 0.370 0.0572 6.47 0.00000000392 0.256 0.483
2 y1 x 0.00176 0.000949 1.86 0.0663 -0.000121 0.00365
3 y2 (Intercept) -0.0252 0.215 -0.117 0.907 0.256 0.483
4 y2 x 0.0000574 0.00357 0.0161 0.987 -0.000121 0.00365
请注意,截距和
x
的置信区间的边界是两个模型(或响应)。我希望他们有所不同。
confint(my_models)
的输出进行比较:
> confint(my_models)
2.5 % 97.5 %
y1:(Intercept) 0.2562157921 0.483051716
y1:x -0.0001209424 0.003646348
y2:(Intercept) -0.4520961653 0.401713738
y2:x -0.0070326154 0.007147456
正如预期的那样,这里的边界不同。这也是我对
tidy(my_models, conf.int = TRUE)
的预期结果。由于包含
y1
作为响应的模型的边界在两个函数中是相同的,我假设
tidy
只输出第一个模型的置信区间。所以我想知道我在这里做错了什么?
最佳答案
这是一个 reported issue对于旧版本扫帚中的多响应线性模型:
library(broom)
packageVersion("broom")
[1] ‘0.5.4’
mod <- lm(cbind(mpg, disp) ~ wt, mtcars)
tidy(mod, conf.int = TRUE)
# A tibble: 4 x 8
response term estimate std.error statistic p.value conf.low conf.high
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 mpg (Intercept) 37.3 1.88 19.9 8.24e-19 33.5 41.1
2 mpg wt -5.34 0.559 -9.56 1.29e-10 -6.49 -4.20
3 disp (Intercept) -131. 35.7 -3.67 9.33e- 4 33.5 41.1
4 disp wt 112. 10.6 10.6 1.22e-11 -6.49 -4.20
升级到最新版本后就可以了:
library(broom)
packageVersion("broom")
[1] ‘0.7.0’
mod <- lm(cbind(mpg, disp) ~ wt, mtcars)
tidy(mod, conf.int = TRUE)
# A tibble: 4 x 8
response term estimate std.error statistic p.value conf.low conf.high
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 mpg (Intercept) 37.3 1.88 19.9 8.24e-19 33.5 41.1
2 mpg wt -5.34 0.559 -9.56 1.29e-10 -6.49 -4.20
3 disp (Intercept) -131. 35.7 -3.67 9.33e- 4 -204. -58.2
4 disp wt 112. 10.6 10.6 1.22e-11 90.8 134.
关于r - 如何使用扫帚在整洁的输出中包含多个模型的置信区间?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57606042/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!