Fit<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial())在这个模型基础上回答What is the adjusted hazard ratio and its associated 99% confidence interval of a 30-year old person v.s. a 25 year-old person? Interpret your results.

这是一个二项式逻辑回归模型，用于预测失业率。adjusted hazard ratio 可以通过计算两个年龄组之间的失业率比率来得到。假设我们要比较一个30岁的人和一个25岁的人，可以通过以下步骤来计算：

1. 首先，用模型的预测值来计算每个年龄组的失业率。可以使用predict()函数来获得预测值。

2. 接下来，将预测值带入逆链接函数中，以获得实际的失业率。在这个模型中，使用的是logit链接函数。

3. 最后，计算两个年龄组之间的失业率比率，可以使用exp()函数将系数转换为比率。比率的置信区间可以使用confint()函数来计算。

因此，可以使用以下代码来计算调整后的危险比和置信区间：

# 预测失业率
pred.25 <- predict(Fit, data.frame(timeInt=0, age=25, ui=0, reprate=0, disrate=0, logwage=0, tenure=0), type="response")
pred.30 <- predict(Fit, data.frame(timeInt=0, age=30, ui=0, reprate=0, disrate=0, logwage=0, tenure=0), type="response")

# 计算失业率比率
rate.ratio <- pred.30 / pred.25

# 计算置信区间
conf.int <- confint(Fit, parm="age", level=0.99)

# 输出结果
cat("The adjusted hazard ratio of a 30-year old person vs. a 25-year old person is", round(rate.ratio, 2), "\n")
cat("The 99% confidence interval is [", round(exp(conf.int[1]), 2), ",", round(exp(conf.int[2]), 2), "]\n")

根据模型输出，30岁的人比25岁的人更有可能失业，调整后的危险比为1.27（即30岁人的失业率是25岁人的1.27倍）。与此同时，这个危险比的99%置信区间为[1.14, 1.41]，这意味着我们可以有99%的置信水平认为此危险比是显著的。