如何使用bayesboot（）计算95％的置信区间

Question

我需要帮助，根据我的回归coef.def计算数量qtt.ci 的基于引导程序的 可信间隔 。

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））：如果'na.rm'为FALSE，则缺少值和NaN

之前：

警告消息：在bayesboot（dat，boot_fn）中：bayesboot中的样本包含NA，NaN或NULL。 确保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)

以下是我的回归。 我想要获得基于引导的95％可信区间的数量是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。

先感谢您。

编辑：

按照@RuiBarradas的回答，我尝试进行引导以获取数量qtt.ci（这是我要获取自举CI的数量）的95％CI，但未成功：

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qtt.ci 。 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

任何帮助将非常感激。

Answer 1

以下内容解决了警告问题。 我已经用更少的运行次数测试了它，而不是4000的100次测试。

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