pps置信区间r语言

在R语言中，"pps"通常指的是比例预测似然比（Proportional Prediction Summaries），它是一种统计分析工具，用于评估分类模型中某个变量对于预测概率的影响程度。置信区间在R中用于估计模型参数的可信范围，比如比例预测值的95%置信区间。对于二元响应变量的模型（如logistic回归），ppcinterval函数可以用来计算预测概率的置信区间。

例如，如果你有一个逻辑回归模型，你可以使用`predict()`函数先得到预测的概率，然后通过`ppcinterval()`来获取每个观察值对应的概率置信区间：

library(car)
fit <- glm(formula, data, family = binomial())
prob <- predict(fit, newdata, type = "response")
ci <- ppcinterval(prob)

这里的`formula`是你定义的模型公式，`data`是数据集，`newdata`是用于预测的新样本数据。`ci`将是一个数据框，包含每个观测点的概率及其置信区间上下限。

相关问题

r软件解决问题：以企业雇员人数为辅助信息，使用放回不等概抽样（pps）抽取2000家企业，估计该省份企业经营收入的均值及其抽样相对标准误差，以及95%置信水平下的置信区间

在R中处理这个问题，你可以使用一些核心包如`survey`（用于复杂样本设计）和`tidyverse`（用于数据操作）。以下是使用这些包进行PPS（概率比例规模抽样）的步骤：

1. 首先，假设你已经有了包含企业雇员人数及经营收入的数据集，比如`df`，并且已经对数据进行了初步清洗和预处理。

# 假设数据集结构如下
df <- read.csv("your_data.csv") # 替换为实际数据路径

# 确保雇员人数列名为"employees"，经营收入列为"income"

2. 使用`pscl`包计算PPS权重，这需要知道总体的企业数和目标抽样大小（2000家）：

library(pscl)
pps_weights <- psuweight(df$employees, n = 2000, design.type = "pps")

3. 使用`svydesign`创建调查设计对象，以便于后续的复杂抽样分析：

design <- svydesign(id = ~1, weights = pps_weights, data = df)

4. 计算总体平均经营收入（`income`）和抽样相对标准误差（RVSE）：

income_mean <- svymean(~income, design)
rvse_income <- sqrt(variance(income_mean, design) / length(income_mean))

5. 最后，使用`svypivot`或`svyci`计算95%置信区间（CI）：

ci_lower <- income_mean - qt(0.975, df.residual(design)) * rvse_income
ci_upper <- income_mean + qt(0.975, df.residual(design)) * rvse_income
ci <- c(ci_lower, ci_upper)

结果会输出企业的平均经营收入、抽样相对标准误差，以及对应的95%置信区间。

用R语言实现如下代码：创建一个抽样框行列值为 150*60（即150 个居委会） 手个居委会所包含的户数在 [30.60]之问（服从均匀分布），每个居委会户数在 [350,600]之间（服从均匀分布），再假设指标值中包含 7个异常值（随机挑选7个位置替换），分别为(0,0,0,12500,1005 15600，14500）。第一阶段用 PPS 抽样抽 20 个居委会，每个居委会抽6户，求该市平均每户服装消费金额的估计及其置信度为 90%的置信区间。

以下是用 R 语言实现上述需求的代码：

# 设置种子，保证结果可重复
set.seed(123)

# 创建抽样框
n.communities <- 150
n.households <- runif(n.communities, min = 30, max = 60)
n.households <- round(n.households)
household.size <- runif(n.communities, min = 350, max = 600)
household.size <- round(household.size)
data <- data.frame(household = rep(1:n.communities, n.households),
                   community = rep(1:n.communities, times = n.households),
                   income = rnorm(sum(n.households), mean = 50000, sd = 10000))

# 添加异常值
outlier.idx <- sample(1:nrow(data), 7)
data[income == 0, ][1:3] <- c(12500, 1005, 15600)
data[income == 14500, ][1] <- 0

# PPS 抽样
n.sample.communities <- 20
sample.communities <- sample(1:n.communities, n.sample.communities, 
                             prob = n.households / sum(n.households))
sample.households <- lapply(sample.communities, function(x) {
  n.sample.households <- 6
  sample(data$household[data$community == x], n.sample.households)
})
sample.households <- unlist(sample.households)

# 计算估计量和标准误
sample.mean <- mean(data$income[sample.households])
n.sample.households <- length(sample.households)
pps.factor <- sum(n.households[sample.communities])/n.sample.households
se <- sqrt(var(data$income[sample.households]) / n.sample.households) * pps.factor

# 计算置信度为 90% 的置信区间
t <- qt(0.95, df = n.sample.households - 1)
lower.bound <- sample.mean - t * se
upper.bound <- sample.mean + t * se

# 输出结果
cat(paste("估计的平均每户服装消费金额为", round(sample.mean, 2), "元\n"))
cat(paste("90% 置信区间为 [", round(lower.bound, 2), ",", round(upper.bound, 2), "] 元"))

上述代码中，首先创建了一个抽样框，其中包含 150 个居委会和每个居委会的户数和户数中的家庭收入。然后添加了 7 个异常值。接着使用 PPS 抽样抽取了 20 个居委会和每个居委会的 6 户，计算了平均每户消费金额的估计量和标准误，并计算了置信度为 90% 的置信区间。最后输出了结果。