从glmer向后变换(family=inverse.gaussian(link=“log”))
从glmer向后变换(family=inverse.gaussian(link=“log”))
提问于 2017-03-09 17:34:55
我目前正在使用family=inverse.gaussian(link="log")运行一个glmer。我拥有的“顶级模特”如下：
full_mod2=glmer(cpueplus1 ~ assnage * logcobb + (1|fyear) + (1|flocation),
data=yc,family=inverse.gaussian(link = "log"))系数的输出为：
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value Pr(>|z|)
(Intercept) 1.53670 0.16126 9.529 < 2e-16 ***
assnage -0.30168 0.04909 -6.146 7.96e-10 ***
logcobb 0.42032 0.06155 6.829 8.54e-12 ***
assnage:logcobb -0.10132 0.02395 -4.231 2.33e-05 ***我希望有一个方程，我将能够保持一个变量常量(例如，总吨位)，并确定其他变量在观测值中的影响(例如logcobb)。使用gmler，您可以轻松地使用"invlogit()“进行二项式驱动，有类似于inverse.gaussian的东西吗？例如，当吨位等于平均(2)、最大(4)或最小(1)时：
mean_age=FUNCTION(1.53670 + -0.30168*(mean(assnage)) +
0.42032*observedvalues(logcobb) + -0.10132*(mean(assnage)*observedvalues(logcobb))回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2017-03-09 18:13:23
您可以从inverse.gaussian对象获得反函数。
inv.gaus <- inverse.gaussian(link = "log")
inv.gaus$linkfun(10)
inv.gaus$linkinv(inv.gaus$linkfun(10))您还可以直接查看这些函数的定义。
inv.gaus$linkfun函数(mu) log(mu) <环境: namespace:stats>
inv.gaus$linkinv函数(eta) pmax(exp(eta)，.Machine$double.eps) <环境: namespace:stats>
通过查看attributes(inv.gaus)，您可以在链接对象中看到更多的属性
要完成回转换，您可以使用
inv.gaus$linkinv(1.53670 + -0.30168*(mean(assnage)) +
0.42032*observedvalues(logcobb) + -0.10132*(mean(assnage)*observedvalues(logcobb))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/42701898
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