获得使用rms lrm对象的confint

Question

我无法从rms包中获得逻辑回归以使用confint（），这是一个例子：

library(rms)
data(mtcars)
dd <- datadist(mtcars)
options(datadist = "dd")
fit <- lrm(am ~ gear + mpg, data=mtcars)
confint(fit)

这给出了错误：

错误：$运算符对原子向量无效

traceback（）给出：

4: profile.glm(object, which = parm, alpha = (1 - level)/4, trace = trace)
3: profile(object, which = parm, alpha = (1 - level)/4, trace = trace)
2: confint.glm(fit)
1: confint(fit)

我猜想没有为lrm（）模型实现confint。

我的问题

有方便的替代方式吗？ 是否为rms包创建了一些其他替代方案？

Answer 1

confint.default(fit)似乎有效。 请注意，它正在构建Wald置信区间，而不是confint.glm()产生的更准确的轮廓置信区间...

class(fit) ; methods(class="lrm") ; methods(class="rms")不建议任何明显的替代品......

您可以查看bootcov()和朋友的bootstrap置信区间（但我还没有这些工作......）

Answer 2

尝试这个：

> summary(fit)[ , c("Lower 0.95", "Upper 0.95")]
               Lower 0.95   Upper 0.95
gear        -6.148918e+01 9.756505e+01
 Odds Ratio  1.975094e-27 2.354854e+42
mpg         -1.063706e+00 6.028564e+00
 Odds Ratio  3.451743e-01 4.151185e+02

（这些结果表明完全分离或其他一些建模病理学。）