R语言中求OR值和置信区间

要求OR值和置信区间，可以使用R语言中的glm函数来拟合logistic回归模型，并使用exp函数将系数转换为OR值。使用confint函数可以计算出模型系数的置信区间，进而求得OR值的置信区间。下面给出一个示例代码：

# 构造数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- rbinom(100, 1, plogis(0.5 + 0.8 * x))

# 拟合logistic回归模型
fit <- glm(y ~ x, family = binomial)

# 求OR值和置信区间
coef <- exp(coef(fit))
confint <- exp(confint(fit))

# 输出结果
cat("OR value: ", coef[2]/coef[1], "\n")
cat("Confidence interval for OR value: (", confint[2,1]/confint[1,2], ",", confint[2,2]/confint[1,1], ")")

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R语言中，mr_presso没有给出OR值和置信区间，我要怎么查看

如果你想查看OR值和置信区间，可以使用mr_presso输出的结果来计算。在mr_presso输出的结果中，包括了进行Mr.PRESSO校正前后的回归系数和标准误。你可以使用这些信息来计算OR值和置信区间。

首先，你需要计算原始回归系数的OR值和置信区间。OR值可以通过指数化回归系数来计算，代码如下：

OR <- exp(coef(model))

其中，`model`是原始线性回归模型的对象。然后，你可以使用`confint()`函数来计算置信区间，代码如下：

CI <- exp(confint(model))

其中，`confint()`函数用于计算线性回归系数的置信区间。

接下来，你需要计算Mr.PRESSO校正后的回归系数的OR值和置信区间。Mr.PRESSO校正后的回归系数可以通过`mr_presso()`函数的输出来获得。代码如下：

mrp_coef <- mr_presso(model)$coef
mrp_se <- mr_presso(model)$se
mrp_OR <- exp(mrp_coef)
mrp_CI <- exp(confint(mr_presso(model)))

其中，`mr_presso(model)$coef`和`mr_presso(model)$se`分别是Mr.PRESSO校正后的回归系数和标准误。然后，你可以使用`confint()`函数来计算Mr.PRESSO校正后的回归系数的置信区间。

注意，Mr.PRESSO校正后的回归系数和标准误是基于bootstrap重抽样计算的，因此每次运行`mr_presso()`函数时，输出的结果可能会略微不同。

R语言计算OR 的置信区间

在R语言中，可以使用epiDisplay包中的cs()函数来计算OR（比值比）的置信区间。需要将结果变量设为outcome，并通过调整行变量和列变量的顺序来确保独立性检验的结果不受影响。例如，如果我们要计算low（新生儿低体重）的OR置信区间，可以使用以下代码：

cs(outcome = low, data = your_data, method = "exact")

其中，your_data是你的数据集名称。请注意，具体的参数设置可能因你的数据集而有所不同。