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ロジスティック回帰モデルのリストから標準誤差を抽出したいと思います。

これはロジスティック回帰関数であり、このように設計されているため、一度に複数の分析を実行できます。

データフレームldataの変数のサブセットで実行します。

次のように係数を抽出できます。

しかし、係数の標準誤差を抽出するにはどうすればよいですか？str（glmkort）で見つからないようですが？

これがAGEのstr（glmkort）で、標準エラーを探しています。

これが私が例に使用したデータです。私はこの質問の目的のためにそれを短縮しました：

The system cannot find the drive specified.エラーが発生した場合The system cannot find the path specified.、「fld_chk.out」ファイルをチェックしてループを発生させることができるWindowsバッチプログラムを開発しようとしています。

しかし、cd A:\rr\Br>fld_chk.out はこれらのエラーをキャプチャしていません。

標準エラーをキャプチャする方法は？

私のコードは次のようなものです:-

前もってありがとう

私は R の初心者で、Stata の世界から来ました。次のように線形モデルを実行しました（約100個の変数、それぞれに500個のデータポイントなどがあります）：

stdfここで、適合値ごとに、stataの関数のように、予測の標準誤差を見つけたいと考えています。

私は次のコードを試しました：

しかし、次のエラーが発生します。

私は何を間違っていますか？また、係数を書いたのと同様の方法で write.csv コマンドを使用して出力をエクスポートするにはどうすればよいですか。

ありがとう！

折れ線グラフを作成しようとしていますが、エラーバーを追加するとエラーが発生し続けます (R を使い始めたばかりなので、申し訳ありません!)。理由がわかりません - 助けていただければ幸いです。

問題は最後の行に関係しています。コードはそれがなくても問題なく動作します。しかし、それで、私は得る: Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'x' not found.

それで、私はgeom_errorbarラインで何が間違っていますか？

ポアソン回帰 ( glm()with family='poisson') を使用し、次の形式で回答を提供したいと考えています。

「各予測値には、確率 0.95 の区間 [低、高] からの誤差があります」。

1. することは可能ですか？はいの場合、どのように？
2. いくつかの方法があります。

1) 残差を計算し、低い値と高い値を取得します。どのディストリビューションを使用すればよいですか?

2) 関数を使用しますpredict.glm(model, type = 'link', se.fit=TRUE)。正規分布の信頼区間を計算します。使用する

低い値と高い値を把握します。

2番目のケースを実装しました。問題は、上記の形式でどのように回答できるかです。

SO私はこれに似たデータを持っています

標準エラーバーを使用して散布図を作成するにはどうすればよいですか....調べてみると、次のようになります

しかし、私はyplus、yminusに慣れていませんか？そしてデパース?? これを行う他の方法はありますか？私はggplotを使ってみて、install.packages(ggplot2)を使ってダウンロードしましたが、Rはそれが見つからないと言い続け、このコードで試しました

また、x 軸に同じ値を使用して 1 つのグラフに 2 つの散布図をプロットし、エラー バーも表示するにはどうすればよいですか? みんなありがとう...どんな提案でも感謝します

そこで、次のコードを使用して、標準誤差のある散布図を生成しました

サンプルデータはこちら

だから私がやりたいのは、標準誤差が占める「領域」を見つけて、標準誤差領域が占有されているグラフを与えることです。これは可能ですか？したがって、基本的には、各データポイントの最大標準誤差と最小標準誤差が占める領域が必要です

基本的に、いくつかの折れ線グラフを作成するために使用しているこのR出力があります

そして、次のコードを使用して、いくつかの折れ線グラフを作成しました。

しかし、標準エラーなどが占める領域を「強調表示」できるかどうか疑問に思っていました。

fminunc から推定値の標準誤差を計算しようとすると問題が発生します。私の推定手法は最尤推定です。以下の 2 つの方法を試しましたが、どちらも失敗しました。

1. fminunc の結果からのヘッセ行列は可逆でないため、ヘッセ行列から標準誤差を取得できません。

2. そこで、OPG(outer-product-of-gradient) 法を使用して標準誤差を取得するようになりました。しかし、私が提供した勾配は導関数チェックに合格しませんでした。

標準エラーを取得できる他の方法があるかどうかを知っている人はいますか? あなたの助けに感謝します!