我正在尝试计算R中的优势比,这些变量不仅是线性变量,而且是逻辑回归中具有二次项的变量。假设模型中有X和X^2。当X取一个特定值时,我知道如何获得赔率比(对于X的单位变化),但我不知道如何计算此估计的置信区间。我找到了这个引用,它是如何在SAS:中完成的,但我想在R中完成它。有什么建议吗?gre^2)
model <- glm(admit ~ gpa + gpaSquared + gre , family = binomial(logit), d
我正在使用一个数据框架,其中包含病例对照状态、参与者ID和每列SNP的基因型数据。我希望对病例对照(caco)和每个snp的基因型数据进行fisher精确检验,一旦运行fisher检验,我想将P值保存到单独的表中。因此,对caco v x132267464进行费舍尔测试,将p值和赔率比打印到结果表的第1行,然后将p值和赔率比打印到第2行的caco v x132270331,依此类推。
任何帮助都将不胜感激