我希望能够绘制使用glm()R中的函数拟合的参数估计的轮廓偏差.在估计所有其他参数之后,轮廓偏差是所讨论的参数估计的不同值的偏差函数.我需要在拟合参数周围绘制几个值的偏差,以检查二次偏差函数的假设.
我的模型正在预测罪犯的重新定罪.该公式的形式为:
reconv ~ [other variables] + sex,其中reconv是二元是/否因子,sex是二元男/女因子.我想绘制性别=女性估计参数的轮廓偏差(性别=男性是参考水平).
该glm()函数将参数估计为-0.22,std误差为0.12.
[我问的是这个问题,因为我找不到答案,但是我把它解决了,并想发布一个对别人有用的解决方案.当然,欢迎提供额外的帮助.:-)]
我无法在一个残差的散点图上拟合黄土平滑加信心限制.
我的模型是身高〜体重+胸围.为了检查胸围的线性,我拟合了一个没有胸围的模型(即身高〜体重),并绘制了该模型对胸围的残差.到现在为止还挺好.然后我尝试使用loess()和predict()绘制黄土线,加上置信限制.结果看起来像这样(在图片中我只绘制了中心线,但CI线看起来相同):
这些点是正确的(当我将黄土拟合为它看起来正确的点时),但由于某种原因,线条没有被绘制出我的预期.我的代码如下:
# bf.red = data set; mod.nch = model; chestc = chest circumference;
# loess = loess model; lo.pred = predict loess
plot(bf.red$chestc #Chest circumference
,residuals(mod.nch)) #Residuals from height ~ weight model
loess <- loess(mod.nch$residuals ~ bf.red$chestc)
lo.pred <- predict(loess, se=T)
lines(bf.red$chestc,lo.pred$fit,pch=2) #Main line
lines(bf.red$chestc,lo.pred$fit+2*lo.pred$s, lty=2) #rough & ready CI
lines(bf.red$chestc,lo.pred$fit-2*lo.pred$s, lty=2)
希望你能帮忙.非常感谢,
垫