如何从线性模型的模拟中找到置信区间

Question

我使用了 arm 包 sim() 函数来创建线性模型的模拟。 仿真结果包含系数和残差。 我想找到系数的 95% 置信区间。 我如何找到它？

下面提供了我用来运行模拟的代码。

mod <- lm(y ~ normal_dist + uniform_dist)
sims <- arm::sim(mod, n = 1000)

Answer 1

您可以通过计算arm::sim()模拟的系数的分位数来检索近似 CI：

library(arm)
t(apply(sims@coef, 2, quantile, c(0.025, 0.975)))
                 2.5%     97.5%
(Intercept) 33.394308 42.024628
cyl         -3.485516 -2.169014

（ @coef检索系数； apply(., 2, quantile, c(0.025, 0.975))计算每列的分位数； t()转置结果）

然而，这是非常低效的并且有点倒退，因为模拟是通过基于系数的采样协方差矩阵绘制多元正态模拟得出的（因此，这些限制也不包括使用 t 分布的有限大小校正而不是正常）。 您可以更轻松地获得置信区间：

> confint(mod)
                2.5 %    97.5 %
(Intercept) 33.649223 42.119930
cyl         -3.534237 -2.217343
> 

Answer 2

这是你要找的吗？ 带有数据虹膜的系数的 95% CI，用您选择的系数替换 petal.length

  fit <- lm(Petal.Width ~Petal.Length,iris)
    confint(fit,'Petal.Length',level=0.95)

输出

  2.5 %    97.5 %
Petal.Length 0.3968193 0.4346915