用R实现adjust OR及其95%CI和相对应的p值
时间: 2024-04-09 09:32:39 浏览: 25
在R中,可以使用逻辑回归模型来计算正后的调整比值(Adjusted Odds)以及其95%置信区间p值。以下是一个实现的示代码:
```R
# 假设你的变量为x1、2,因变量为y,数据集dataset
# 这里使用了R中的函数进行逻辑回归分析
#合逻辑回归模
model <- glm(y ~ x1 + x, data = dataset, family binomial)
# 计校正后的调整比值其95%置信区
or <- exp(co(model)) # 比值ci <- exp(confint)) # 置信区
# 计算相的p值
p_value summary(model)$coefficients[, "Pr(>|z|)"]
# 输出结果
result <- data.frame(OR = or, CI_lower = ci[, 1], CI_upper = ci[, 2], p_value = p_value)
print(result)
```
请确保将代码中的自变量(x1、x2)和因变量(y)替换为你实际使用的变量名,并将数据集(dataset)替换为你的实际数据集。
这段代码使用了`glm`函数来拟合逻辑回归模型,然后使用`exp`函数计算校正后的调整比值,使用`confint`函数计算95%置信区间,最后使用`summary`函数提取模型系数的p值。
希望这可以帮助到你!如果你还有其他问题,请随时提问。
相关问题
R语言回归模型FDR校正后计算95%CI和β值的代码是什么?
以下是一个简单的R代码,用于进行线性回归模型的FDR校正后计算95%CI和β值:
```r
# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")
# 进行线性回归分析
fit <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data=data)
# 计算FDR校正后的p值
pvals <- summary(fit)$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语言回归模型FDR校正后怎么得出95%CI?
在R语言中,可以使用`confint()`函数来计算回归模型的参数置信区间。默认情况下,该函数会返回一个长度为2的向量,其中包含了每个参数的置信区间的下限和上限。
但是,在进行FDR校正之后,需要对置信区间进行调整。在R语言中,可以使用`p.adjust()`函数来进行FDR校正。例如,如果你的原始p值存储在向量`p_values`中,可以使用以下代码进行FDR校正:
```
adjusted_p_values <- p.adjust(p_values, method = "fdr")
```
然后,你可以使用`confint()`函数来计算参数的置信区间,并将FDR校正后的p值传递给参数`level`,如下所示:
```
confint(model, level = 1 - adjusted_p_values)
```
其中,`model`是你的回归模型对象。这将返回一个矩阵,其中每行包含一个参数的下限和上限。你可以选择在结果中仅保留95%的置信区间,例如:
```
ci <- confint(model, level = 1 - adjusted_p_values)
ci_95 <- ci[, c(2, 4)]
```
其中,`ci_95`是一个矩阵,其中每行包含一个参数的95%置信区间的下限和上限。