如何在逻辑回归中将 ci_method 更改为“wald” R

Question

我需要对包含大约 1,000,000 个数据点的数据集运行逻辑回归。 我跑了一个 model

logit_results <<- glm(y ~ p1 + p2 + p3,
                      data = df,family="binomial", 
                      na.action = "na.exclude")

我想使用plot_model()可视化结果 function

library(sjPlot)
plot_x <- plot_model(logit_results,vline.color = "#1EA891",sort.est = TRUE,title="Graph") 

这需要永远运行（我已经等了大约一个小时，但还没有完成）。 我收到一条消息Profiled confidence intervals may take longer time to compute. Use `ci_method="wald"` for faster computation of CIs. Profiled confidence intervals may take longer time to compute. Use `ci_method="wald"` for faster computation of CIs. 但是，我不知道在哪里更改 ci_method，因为the glm()或plot_model()都没有使用ci_method 。

任何人都知道如何将 ci_method 更改为“wald”？

Answer 1

此消息来自parameters package，它是sjPlot package 的依赖项。如果我们查看 sjPlot 中sjPlot的源代码（我从tidy_model中查找了它，但我认为我们可以做类似sjPlot:::tidy_model ） ，那么我们会发现如下代码：

if (is.null(p.val)) {
      if (inherits(model, c("glm", "polr"))) {
        p.val <- "profile"
      } else {
        p.val <- "wald"
      }
    }

这意味着如果未指定p.val并且 model 来自 glm 或 polr，则 p.val 是配置文件，稍后将转换为 ci_method="profile"，否则 ci_method 将是 "wald"。

所以这变得非常明显，我们所要做的就是指定p.val="wald" ：

plot_x <- plot_model(logit_results,vline.color = "#1EA891",
      sort.est = TRUE,title="Graph",p.val="wald")