使用 for 循环从逻辑回归中提取系数

Question

我有一个逻辑回归来估计巢成功，你会在这个链接中找到一些数据：

https://www.dropbox.com/s/okp2iudnace6fha/data1.csv?dl=0

我所有的解释变量都是连续的以获得线性趋势。我想分析一下巢生存的季节性变化是否会随着时间的推移而发生变化：

年（如 0,1,2,3...）

产卵日期（LD）

筑巢时代

这是我的模型：

glm(survive~LD+yr+yr^2+LD:yr+LD:yr^2+NestAge,family=binomial(link=logexp(data1$exposure)), data=data1)

这是我正在使用的链接曝光：

 library(MASS)
    logexp <- function(exposure = 1)
    {
      linkfun <- function(mu) qlogis(mu^(1/exposure))
      ## FIXME: is there some trick we can play here to allow
      ##   evaluation in the context of the 'data' argument?
      linkinv <- function(eta)  plogis(eta)^exposure
      mu.eta <- function(eta) exposure * plogis(eta)^(exposure-1) *
        .Call(stats:::C_logit_mu_eta, eta, PACKAGE = "stats")
      valideta <- function(eta) TRUE
      link <- paste("logexp(", deparse(substitute(exposure)), ")",
                    sep="")
      structure(list(linkfun = linkfun, linkinv = linkinv,
                     mu.eta = mu.eta, valideta = valideta, 
                     name = link),
                class = "link-glm")
    }

为了获得系数，我创建了一个循环来提取但它不起作用。

a<-as.matrix(coef(model))
intercept<-a[1,]
slope<-a[2,]
for (i in 1:6) { 
  i<-as.numeric(i)
  sub<-subset(data1,data1$yr==i )
  g<- intercept + slope*sub$yr[i]
  dsr <-exp(g)/ (1+ exp(g))
}

你能帮我解决它吗？提前谢谢你。

Answer 1

现在可以了：

dsr=0
for (i in 1:6) { 
  i<-as.numeric(i)
  sub<-subset(data1,data1$yr==i )
  g<- intercept + slope*sub$yr[i]
  dsr [i]<-plogis(g)
}