從 R 中的 p 值和 beta 計算標准誤差

Question

我有兩個模型的輸出 - 第一個模型使用 glm 運行，第二個模型使用 lmekin 運行。 兩個模型的輸入是相同的，只是 lmekin 模型擬合了親屬關系矩陣。

我想從 glm 模型中獲取系數，並使用 lmekin 運行的模型中的 p 值計算這些值的 SE。

這可能嗎？ 我知道您可以使用未縮放的協方差矩陣的對角線元素的平方根手動計算 SE。 因此，以下代碼會成功實現我想要實現的目標嗎？

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

Answer 1

這對我來說似乎很不確定。 在使用不同方法和附加信息的另一個模型中使用來自一個模型的估計（和反向計算）SE 似乎不太可能奏效。

然而，許多起初對某些人來說似乎不確定的事情后來被證明是正確和有用的。

我建議模擬一些適合您的模型的數據，但被模擬后您知道“真相”是什么。 然后進行分析並嘗試您的代碼以查看它顯示的內容。 然后將整個過程重復幾次以查看分析之間的可變性。 如果您的方法不適用於模擬數據，那么您知道它不能用於真實數據。 但是，如果它確實適用於模擬數據，那么它會讓您更有信心相信它對真實數據是真實的。