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ここにいくつかのデータがあります

dat = data.frame(y = c(9,7,7,7,5,6,4,6,3,5,1,5), x = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6), color = rep(c('a','b'),6))

必要に応じて、これらのデータのプロット

require(ggplot)
ggplot(dat, aes(x=x,y=y, color=color)) + geom_point() + geom_smooth(method='lm')

関数でモデルを実行するとMCMCglmm()…</p> 

require(MCMCglmm)
summary(MCMCglmm(fixed = y~x/color, data=dat))

推定値の下限と上限の 95% 間隔を取得することで、2 つの勾配 (色 = a と色 = b) が大きく異なるかどうかを知ることができます。

この出力を見ると...

summary(glm(y~x/color, data=dat))

…信頼区間が見えない！

私の質問は：

関数を使用するときに、推定値に対してこれらの下限と上限の 95% 信頼区間を取得するにはどうすればよいglm()ですか?

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使用するconfint

mod = glm(y~x/color, data=dat)
要約（モッズ）
電話：
glm(数式 = y ~ x/色、データ = dat)

逸脱残差:
     最小 1Q 中央値 3Q 最大  
-1.11722 -0.40952 -0.04908 0.32674 1.35531  

係数:
            推定標準 誤差t値 Pr(>|t|)
(切片) 8.8667 0.4782 18.540 0.0000000177
x -1.2220 0.1341 -9.113 0.0000077075
x:colorb 0.4725 0.1077 4.387 0.00175

(ガウス族の分散パラメーターは 0.5277981 と見なされます)

    Null 逸脱度: 11 自由度で 48.9167
残留偏差: 9 自由度で 4.7502
AIC: 30.934

フィッシャースコアリングの反復回数: 2

confint(モッド)
プロファイリングが完了するのを待っています...
                 2.5% 97.5%
(切片) 7.9293355 9.8039978
x -1.4847882 -0.9591679
x:colorb 0.2614333 0.6836217
于 2013-12-16T20:34:45.057 に答える