R如何获得多项logit的置信区间？

Question

让我使用多项Logit的UCLA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？

Answer 1

只需在模型对象上使用confint函数。

ci <- confint(test, level=0.95)

请注意confint是一个通用函数，并且multinom运行特定版本，正如您可以通过运行

看到的那样

> methods(confint)
[1] confint.default   confint.glm*      confint.lm*       confint.multinom*
[5] confint.nls* 

编辑：

关于计算预测概率的置信区间的问题，我引用：https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2004-April/048917.html

  

    

是否有可能估计信任间隔     具有多项功能的概率？

  

     

不，因为置信区间（sic）不适用于单个参数   概率（原文如此）。预测是概率分布，所以   不确定性必须是Kd空间中的某个区域，而不是区间。   为什么你想要关于预测的不确定性陈述（通常称为   公差间隔/区域）？在这种情况下，你有一个事件   是否发生，有意义的不确定性是概率   分配。如果你真的需要一个自信区域，你可以   模拟拟合参数的不确定性，预测和   总结了由此产生的经验分布。

Answer 2

这可以使用effects包来完成，我在Cross Validated here中展示了另一个问题。

让我们来看看你的例子。

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)

我们使用predict()

中的base，而非使用Effect()中的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

如果我们愿意，我们还可以使用effects中的设施，用各自的置信区间绘制预测概率。

plot(fit.eff)