R：纯固定效应模型中sigma的置信区间

Question

是否有一种标准方法来估计具有固定效应的线性模型的方差参数的置信区间。例如。给出：

reg=lm(formula = 100/mpg ~ disp + hp + wt + am, data = mtcars)

如何获得方差参数的置信区间。 confint 仅详细说明固定效果， lme4 lme4 不接受没有2级随机效果的模型，这是我的情况。

Answer 1

我假设您正在寻找summary()功能。

代码显示以下内容：

data(mtcars)
reg<-lm(formula = 100/mpg ~ disp + hp + wt + am, data = mtcars)
summary(reg)
# Call:
#   lm(formula = 100/mpg ~ disp + hp + wt + am, data = mtcars)
# 
# Residuals:
#   Min      1Q  Median      3Q     Max 
# -1.6923 -0.3901  0.0579  0.3649  1.2608 
# 
# Coefficients:
#   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
# (Intercept) 0.740648   0.738594   1.003  0.32487   
# disp        0.002703   0.002715   0.996  0.32832   
# hp          0.005275   0.003253   1.621  0.11657   
# wt          1.001303   0.302761   3.307  0.00267 **
#   am          0.155815   0.375515   0.415  0.68147   
# ---
#   Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
# 
# Residual standard error: 0.6754 on 27 degrees of freedom
# Multiple R-squared:  0.8527,  Adjusted R-squared:  0.8309 
# F-statistic: 39.08 on 4 and 27 DF,  p-value: 7.369e-11

要选择它，您可以将摘要存储为变量并选择系数。

summa<-summary(reg)
summa$coefficients

有了这个，你可以选择你想要的sd协变量，并用感兴趣的％做置信区间。要了解置信区间，可以阅读它是如何完成的here

R使用confint(object, parms, level)

自动完成

在您的情况下，confint(reg, level = 0.95)

干杯！