从 R 中的 p 值和 beta 计算标准误差

Question

我有两个模型的输出 - 第一个模型使用 glm 运行，第二个模型使用 lmekin 运行。 两个模型的输入是相同的，只是 lmekin 模型拟合了亲属关系矩阵。

我想从 glm 模型中获取系数，并使用 lmekin 运行的模型中的 p 值计算这些值的 SE。

这可能吗？ 我知道您可以使用未缩放的协方差矩阵的对角线元素的平方根手动计算 SE。 因此，以下代码会成功实现我想要实现的目标吗？

beta <- glm_model$coefficients
nvar <- length(beta)
nfrail <- nrow(lmekin_model$var) - nvar
se <- sqrt(diag(lmekin_model$var)[nfrail + 1:nvar])

Answer 1

这对我来说似乎很不确定。 在使用不同方法和附加信息的另一个模型中使用来自一个模型的估计（和反向计算）SE 似乎不太可能奏效。

然而，许多起初对某些人来说似乎不确定的事情后来被证明是正确和有用的。

我建议模拟一些适合您的模型的数据，但被模拟后您知道“真相”是什么。 然后进行分析并尝试您的代码以查看它显示的内容。 然后将整个过程重复几次以查看分析之间的可变性。 如果您的方法不适用于模拟数据，那么您知道它不能用于真实数据。 但是，如果它确实适用于模拟数据，那么它会让您更有信心相信它对真实数据是真实的。