Extrait standard des erreurs de glm

J'ai fait un glm et je veux juste de l'extrait standard des erreurs de chaque coefficient. J'ai vu sur internet la fonction se.coef() mais ça ne fonctionne pas, il retourne "Error: could not find function "se.coef"".

Pourrait aider à mettre en place quelques données et d'exemples de code.

OriginalL'auteur user1096592 | 2011-12-13

  1. 28

    L'information que vous recherchez est stocké dans le coefficients objet renvoyé par summary(). Vous pouvez extraire ainsi: summary(glm.D93)$coefficients[, 2]

    #Example from ?glm
counts <- c(18,17,15,20,10,20,25,13,12)
outcome <- gl(3,1,9)
treatment <- gl(3,3)
print(d.AD <- data.frame(treatment, outcome, counts))
glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family=poisson())

#coefficients has the data of interest
> summary(glm.D93)$coefficients
                 Estimate Std. Error       z value     Pr(>|z|)
(Intercept)  3.044522e+00  0.1708987  1.781478e+01 5.426767e-71
outcome2    -4.542553e-01  0.2021708 -2.246889e+00 2.464711e-02
outcome3    -2.929871e-01  0.1927423 -1.520097e+00 1.284865e-01
treatment2   1.337909e-15  0.2000000  6.689547e-15 1.000000e+00
treatment3   1.421085e-15  0.2000000  7.105427e-15 1.000000e+00

#So extract the second column
> summary(glm.D93)$coefficients[, 2]
(Intercept)    outcome2    outcome3  treatment2  treatment3 
  0.1708987   0.2021708   0.1927423   0.2000000   0.2000000

    Prendre un coup d'oeil à names(summary(glm.D93)) pour un aperçu rapide de tout ce qui est retournée. Plus de détails peuvent être trouvés en consultant summary.glm si vous voulez voir les calculs spécifiques qui sont en cours, mais que le niveau de détail n'est probablement pas nécessaire à chaque fois, sauf si vous <3 statistiques.

    Sont les erreurs standards stockés dans le glm.D93 objet? Je ne pouvais pas le globe oculaire à l'aide de str(). Ou ne summary() explicitement calculer les erreurs?
    Autant que je sache, ils sont calculés directement par summary.glm. Si vous tapez la fonction dans votre console sans () et puis faites défiler vers le bas d'environ 25 lignes, vous verrez où il est calculé.

    OriginalL'auteur Chase

  2. 20

    D'une autre manière:

    sqrt(diag(vcov(glm.D93)))
    C'est beau, pur et simple.

    OriginalL'auteur Wojciech Sobala

  3. 4

    se.coef() fait le travail. Mais ce n'est pas dans le forfait de base: c'est dans le {bras} package: http://www.inside-r.org/packages/cran/arm/docs/se.ranef

    OriginalL'auteur Joel Chan