如何使用预测获得标准偏差?
How to get standard deviations using predict?
我正在尝试绘制三向交互。首先,我使用 expand.grid
创建变量的不同组合。然后我使用 predict
来获得预测值。它运作良好,但是,我想获得标准偏差或置信区间。一旦我在 predict
中包含选项 se.fit = T
,我就会得到一些我无法解释的结果,因为两个组合得到一个预测值,另外两个得到一系列四个结果。我不确定 se.fit = T
选项在这种情况下是否错误,或者问题是否出在我对结果的解释中。有人可以帮忙吗?
这是没有 se.fit
选项的代码:
set.seed(20170925)
dat <- data.frame(time=gl(n = 2,k = 5000),
y= rnorm(10000, mean=1000, sd=400),
a=factor(sample(1:2, 10000, replace=TRUE)),
b=factor(sample(1:2, 10000, replace=TRUE)),
c=factor(rep(rep(1:3,times=c(2500,2500,5000)),2)))
m = lm(y ~ a*b*c, data=dat)
pred <- expand.grid(a=factor(1:2),b=factor(1:2), c=factor(1, levels=c(1,2,3)))
pred$y <- predict(m,pred)
要添加 se.fit
选项,我们 运行 相同的代码,但将最后一行更改为:
pred$y <- predict(m,pred, se.fit = T)
predict
现在给你一个列表,你只需要挑出它的元素,大概是这样的:
p <- predict( m, pred, se.fit=TRUE )
pred$y <- p$fit
pred$se.fit <- p$se.fit
编辑:保持简单
我正在尝试绘制三向交互。首先,我使用 expand.grid
创建变量的不同组合。然后我使用 predict
来获得预测值。它运作良好,但是,我想获得标准偏差或置信区间。一旦我在 predict
中包含选项 se.fit = T
,我就会得到一些我无法解释的结果,因为两个组合得到一个预测值,另外两个得到一系列四个结果。我不确定 se.fit = T
选项在这种情况下是否错误,或者问题是否出在我对结果的解释中。有人可以帮忙吗?
这是没有 se.fit
选项的代码:
set.seed(20170925)
dat <- data.frame(time=gl(n = 2,k = 5000),
y= rnorm(10000, mean=1000, sd=400),
a=factor(sample(1:2, 10000, replace=TRUE)),
b=factor(sample(1:2, 10000, replace=TRUE)),
c=factor(rep(rep(1:3,times=c(2500,2500,5000)),2)))
m = lm(y ~ a*b*c, data=dat)
pred <- expand.grid(a=factor(1:2),b=factor(1:2), c=factor(1, levels=c(1,2,3)))
pred$y <- predict(m,pred)
要添加 se.fit
选项,我们 运行 相同的代码,但将最后一行更改为:
pred$y <- predict(m,pred, se.fit = T)
predict
现在给你一个列表,你只需要挑出它的元素,大概是这样的:
p <- predict( m, pred, se.fit=TRUE )
pred$y <- p$fit
pred$se.fit <- p$se.fit
编辑:保持简单