r语言得到回归系数相关系数 95%CI的代码
时间: 2023-12-11 17:11:34 浏览: 137
在 R 语言中,可以使用 `confint()` 函数来获取回归系数和相关系数的 95% 置信区间。
假设你有以下数据集和线性回归模型:
```R
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(1.5, 3.5, 4.5, 5.5, 7.5)
df <- data.frame(x, y)
model <- lm(y ~ x, data = df)
```
你可以使用以下代码来获取回归系数和相关系数的 95% 置信区间:
```R
confint(model, level = 0.95)
```
这将输出回归系数和相关系数的估计值、标准误、t 值和 95% 置信区间。其中,回归系数的置信区间用来衡量回归系数的显著性和可靠性,相关系数的置信区间用来衡量父母身高与子女身高之间的关联程度的显著性和可靠性。
相关问题
R语言回归模型FDR校正后计算95%CI和β值的代码是什么?
以下是一个简单的R代码,用于进行线性回归模型的FDR校正后计算95%CI和β值:
```r
# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")
# 进行线性回归分析
fit <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data=data)
# 计算FDR校正后的p值
pvals <- summary(fit)$coefficients[,4]
fdr_pvals <- p.adjust(pvals, method="fdr")
# 计算95%CI和β值
confint <- confint(fit)
betas <- coef(fit)
# 输出结果
result <- data.frame(variable=names(betas), beta=betas, ci_lower=confint[,1], ci_upper=confint[,2], fdr_pval=fdr_pvals)
print(result)
```
其中,`data.csv`是包含自变量x1、x2、x3和因变量y的数据文件;`lm()`函数用于进行线性回归分析;`summary()`函数用于提取回归系数、标准误、t值和p值等信息;`p.adjust()`函数用于进行FDR校正;`confint()`函数用于计算95%CI;`coef()`函数用于提取回归系数。最终输出的结果包括变量名、回归系数、95%CI的下限和上限以及FDR校正后的p值。
R语言如何输出逻辑回归模型的95CI
可以使用summary()函数来输出逻辑回归模型的95%置信区间,例如:
model <- glm(formula = y ~ x1 + x2, family = binomial, data = data)
summary(model)
其中,y代表因变量,x1和x2代表自变量,data代表数据集。输出结果中,Coefficients表格中的Estimate一列即为模型系数,Std. Error一列即为标准误差,z value一列即为z统计量,Pr(>|z|)一列即为p值,95% Confidence Interval一列即为95%置信区间。