如何使用bayesboot（）計算95％的置信區間

Question

我需要幫助，根據我的回歸coef.def計算數量qtt.ci 的基於引導程序的 可信間隔 。

到目前為止，我的嘗試已導致：

分位數中的錯誤.default（s，c（0.025，0.25，0.5，0.75，0.975））：如果'na.rm'為FALSE，則缺少值和NaN

之前：

警告消息：在bayesboot（dat，boot_fn）中：bayesboot中的樣本包含NA，NaN或NULL。 確保統計函數僅返回實際值。

這是我的示例數據：

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)

以下是我的回歸。 我想要獲得基於引導的95％可信區間的數量是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

這是我的嘗試：

bb_ci <- bayesboot(dat, boot_fn)
summary(bb_ci)

不確定如何獲取qtt.ci的基於引導的置信區間。

先感謝您。

編輯：

按照@RuiBarradas的回答，我嘗試進行引導以獲取數量qtt.ci（這是我要獲取自舉CI的數量）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，這不會給出qtt.ci的配置qtt.ci 。 輸出只是qtt的點估計：

qtt<-(exp(sum(coef.def[2:4])) - exp(coef.def[2]) - exp(coef.def[3]) + 1) 
qtt
[1] 2.705878

任何幫助將非常感激。

Answer 1

以下內容解決了警告問題。 我已經用更少的運行次數測試了它，而不是4000的100次測試。

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)

編輯。

根據問題中的公式以及帶有OP的注釋中的對話框，以運行基於引導程序的CI：

qtt <- exp(sum(bb_ci[2:4])) - exp(bb_ci[2]) - exp(bb_ci[3]) + 1