Fit<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial())在这个模型基础上回答What is the adjusted hazard ratio and its associated 99% confidence interval of a 30-year old person v.s. a 25 year-old person? Interpret your results.
时间: 2024-03-16 21:43:38 浏览: 7
由于模型是基于二项分布的广义线性模型,因此它不适用于计算风险比率,而是适用于计算调整后的危险比率(adjusted hazard ratio)。但是,为了回答你的问题,我们可以将危险比率视为风险比率的近似值。在这种情况下,计算30岁和25岁之间的风险比率,需要进行以下步骤:
1. 首先,我们需要将模型的系数解释为风险比率。这可以通过使用exp()函数来实现,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。
2. 接下来,我们需要计算30岁和25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))
```
这将创建一个数据框,其中包含一个25岁的人和一个30岁的人的数据。
3. 然后,我们需要使用predict()函数来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)。
4. 最后,我们可以计算30岁和25岁之间的风险比率,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。
如果我们还想计算99%置信区间,我们可以使用confint()函数,如下所示:
```R
confint(Fit, level=0.99)
```
这将返回一个数组,其中包含每个自变量的风险比率的置信区间的上限和下限。
需要注意的是,这个模型是基于二项分布的广义线性模型,因此危险比率的解释与风险比率略有不同。危险比率是在考虑其他自变量的情况下,比较两个时间点的事件发生率(这里是失业率),因此可以被解释为某个时间点上,一个人相对于另一个人的平均失业率的比率。由于模型中的自变量可能存在交互作用,因此需要谨慎解释这些结果。