使用 pcse 包预测预测值和置信区间答案

【问题标题】：Predicting values and confidence intervals of predictions with the pcse package使用 pcse 包预测预测值和置信区间
【发布时间】：2014-07-22 20:18:17
【问题描述】：

我们使用标准 lm 函数运行 OLS 回归。为了解决面板数据的问题，我们使用pcse 包重新运行分析，以计算面板校正的标准误差。我们得到了结果并想要生成一个图形来显示预测值和置信区间（就像我们对标准 SE 的正常 lm 回归所做的那样），但我们得到了以下错误消息：

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "pcse"

知道如何将 pcse 计算的 se 放入 lm 对象类以进行预测吗？

您可以在下面找到我们的模型和图形函数。我们感谢任何有关如何解决此问题的建议，即找到一种方法来提供一个图形来显示我们希望它显示的内容

问候

型号：

m.2 <- lm(PIV~inter_X1+inter_X2+X3+X1+DumX2+X4+X5, data=Dataset))
summary(m.2)

m.2<-  pcse(lm(PIV~(X3*X1)+(X3*X2)+X3+X1+X2+X4+X5, data=Dataset), 
    groupN = Dataset$C1, groupT = Dataset$Y)
pred.val <- predict(m.2, newdata=Dataset_2, 
   se.fit=TRUE, interval=c("confidence"), level=0.9)
## Error in UseMethod("predict") : 
##  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "pcse"

【问题讨论】：

我冒昧地调整了你的标题，因为你原来的问题（“为什么不能 R ...？”）的答案是微不足道的，并不是非常有用：因为包作者没有写一个predict() 方法。

标签： r regression lm predict

【解决方案1】：

您需要这些方面的东西来获得调整后的预测标准误差（改编自http://glmm.wikidot.com/faq）：

lmFit <- ...
form <- formula(lmFit)[-2]  ## RHS of formula
Designmat <- model.matrix(form,data=Dataset) 
## note that your model could be written more compactly as ~X3*(X1+X2)+X4+X5
vv <- vcovPC(lmFit,...)
pred <- Designmat %*% coef(lmFit)  ## or predict(lmFit,newdata=Dataset)
predvar <- diag(Designmat %*% vv %*% t(Designmat)) 
se <- sqrt(predvar)   ## for confidence intervals
se2 <- sqrt(predvar+summary(lmFit)$sigma^2)  ## for prediction intervals
qq <- qnorm((1-level)/2)
interval <- pred+qq*cbind(se,-se)

reproducible example 会很好，我现在没时间补...

【讨论】：

还是这样：“predict method (missing from stable lme4)”吗？
不，那已经过时了。但是仍然缺少置信区间，因为我们无法说服自己提供不包含方差-协方差参数不确定性的 CI 是可以的……

【解决方案2】：

您可以编写自己的方法，使用其他包方法的代码作为模板。

但在短期内，从m.2 对象中获取系数值可能要容易得多。 m.2$coefficients 包含所有拟合系数，标记为它们属于哪个术语。然后，您必须编写一个小函数来匹配 PIV~(X3*X1)+(X3*X2)+X3+X1+X2+X4+X5 公式的代数形式，并应用这些系数。

【讨论】：