Question

我需要帮助，以便根据我的回归qtt.ci计算出数量coef.def的{{3}} bootstrap-based。

到目前为止，我的尝试已导致：

分位数中的错误。default（s，c（0.025，0.25，0.5，0.75，0.975））：缺少值，并且如果'na.rm'为FALSE，则不允许使用NaN

之前：

警告消息：在bayesboot（dat，boot_fn）中：来自以下示例 bayesboot包含NA，NaN或NULL。确保您的统计函数仅返回实际值。

这是我的示例数据：

dat <- data.frame(
  A = c(1, 1, 0, 0), B = c(1, 0, 1, 0),
  Pass = c(278, 100, 153, 79), Fail = c(743, 581, 1232, 1731)

下面是我的回归。我想获得基于引导的95％可信区间的数量为qtt.ci：

boot_fn <- function(dat) {
           coef.def = unname(coef(glm(cbind(Pass, Fail) ~ A * B, binomial, 
           dat)))
                          }
qtt.ci <- exp(sum(coef.def[2:4])) - exp(coef.def[2]) - exp(coef.def[3]) + 1

这是我的尝试：

bb_ci <- bayesboot(dat, boot_fn)
summary(bb_ci)

不确定如何获取qtt.ci的基于引导的置信区间。

谢谢。

编辑：

在@RuiBarradas回答之后，我尝试进行引导以获取数量qtt.ci（这是我要获取引导的CI的数量）的95％CI，但未成功：< / strong>

library(bayesboot) boot_fn <- function(dat) { coef.def <- unname(coef(glm(cbind(Pass, Fail) ~ A * B, binomial, dat))) qtt<- (exp(sum(coef.def[2:4])) - exp(coef.def[2]) - exp(coef.def[3]) + 1) if(all(!is.na(qtt))) qtt else NULL } Runs <- 1e2 qtt.ci <- bayesboot(dat, boot_fn, R = Runs, R2 = Runs) summary(qtt.ci) Quantiles: statistic q2.5% q25% median q75% q97.5% V1 2.705878 2.705878 2.705878 2.705878 2.705878

因此，这不会给出qtt.ci的配置项。输出只是qtt的点估计：

qtt<-(exp(sum(coef.def[2:4])) - exp(coef.def[2]) - exp(coef.def[3]) + 1) qtt [1] 2.705878

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

以下内容解决了警告问题。我已经用更少的运行次数对它进行了测试，而不是4000次。

library(bayesboot)

boot_fn <- function(dat) {
  fit <- glm(cbind(Pass, Fail) ~ A * B, binomial, dat)
  coef.def <- unname(coef(fit))
  if(all(!is.na(coef.def))) coef.def else NULL
}

Runs <- 1e2
bb_ci <- bayesboot(dat, boot_fn, R = Runs, R2 = Runs)
summary(bb_ci)

编辑。

根据问题中的公式以及带有OP的注释中的对话框，以运行基于引导程序的CI：

qtt <- exp(sum(bb_ci[2:4])) - exp(bb_ci[2]) - exp(bb_ci[3]) + 1

如何使用bayesboot（）计算95％的置信区间

1 个答案: