geepackによってロジスティック限界モデルを推定するために R を使用していgeeglm()ます。しかし、私はごみの見積もりを取得しています。それらは約16桁大きすぎます。ただし、p 値は私が予想したものと似ているようです。これは、応答が本質的にステップ関数になることを意味します。添付のプロットを参照
プロットを生成するコードは次のとおりです。
require(geepack)
data = read.csv(url("http://folk.uio.no/mariujon/data.csv"))
fit = geeglm(moden ~ 1 + power, id = defacto, data=data, corstr = "exchangeable", family=binomial)
summary(fit)
plot(moden ~ power, data=data)
x = 0:2500
y = predict(fit, newdata=data.frame(power = x), type="response" )
lines(x,y)
回帰表は次のとおりです。
Call:
geeglm(formula = moden ~ 1 + power, family = binomial, data = data,
id = defacto, corstr = "exchangeable")
Coefficients:
Estimate Std.err Wald Pr(>|W|)
(Intercept) -7.38e+15 1.47e+15 25.1 5.4e-07 ***
power 2.05e+13 1.60e+12 164.4 < 2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Estimated Scale Parameters:
Estimate Std.err
(Intercept) 1.03e+15 1.65e+37
Correlation: Structure = exchangeable Link = identity
Estimated Correlation Parameters:
Estimate Std.err
alpha 0.196 3.15e+21
Number of clusters: 3 Maximum cluster size: 381
助けを期待しています。ありがとう！
敬具、
マリウス