从具有反向链接的高斯glm模型预测R中的()数据

vq8itlhq  于 2023-04-03  发布在  其他
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我用下面的公式做了一个glm

glm(lone_total ~ class + age + basic_needs_covered_id,
    data = mod_data_lone,
    family = gaussian(link = "inverse") )

用以下等式解释系数:

Y=1/(β2X2+β1X1+β0)

现在为了可视化我的模型,我需要预测一个数据集。

pred_data <- predict(final_model, 
                    newdata = newdata_income,
                    se.fit = TRUE, 
                    type = "response")

然后在vlaues上运行exp()

#log to exp
pred_data$lwr <- exp(pred_data$fit - 1.96 * pred_data$se.fit)
pred_data$upr <- exp(pred_data$fit + 1.96 * pred_data$se.fit)
pred_data$fit <- exp(pred_data$fit)

但这在我目前的模型上不起作用,斜率(或值)保持相反。我如何根据上面给出的公式预测值?Y=1/(β2X2+β 1X 1 +β0)

hgc7kmma

hgc7kmma1#

我明白了。只是在最后一步用1/代替exp():

pred_data$lwr <- 1/(pred_data$fit - 1.96 * pred_data$se.fit)
pred_data$upr <- 1/(pred_data$fit + 1.96 * pred_data$se.fit)
pred_data$fit <- 1/(pred_data$fit)

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