风险比率为什么不用乘以系数差?
时间: 2023-12-09 08:04:02 浏览: 131
非常抱歉,我的回答有误。你提到的是风险比率(risk ratio),而不是危险比率(hazard ratio)。在此模型中,我们可以使用exp()函数将每个自变量的系数解释为风险比率的估计值,如下所示:
```R
exp(coef(Fit))
```
这将返回一个数组,其中包含每个自变量的风险比率的估计值。
然后,我们可以将每个自变量设置为适当的值,计算两个年龄(25岁和30岁)之间的风险比率。由于模型中的自变量都是连续变量,我们需要为每个自变量设置一个固定的值,并将其余自变量保持不变。在这种情况下,我们可以将其他自变量都设置为它们的中位数值,如下所示:
```R
newdata <- data.frame(timeInt = median(Unemployment$timeInt),
age = c(25, 30),
ui = median(Unemployment$ui),
reprate = median(Unemployment$reprate),
disrate = median(Unemployment$disrate),
logwage = median(Unemployment$logwage),
tenure = median(Unemployment$tenure))
```
然后,我们可以使用predict()函数计算每个人的预测值,如下所示:
```R
pred <- predict(Fit, newdata, type="response")
```
这将返回一个数组,其中包含每个人的预测概率(即,失业的概率)。
最后,我们可以计算两个年龄之间的风险比率,如下所示:
```R
risk_ratio <- pred[2]/pred[1]
```
这将返回一个数值,表示30岁的人相对于25岁的人的风险比率。
需要注意的是,这个模型是基于二项分布的广义线性模型,因此需要谨慎解释这些结果。