стандартная ошибка результата в lm и lme

У меня есть следующие линейные модели

library(nlme)
fm2 <- lme(distance ~ age + Sex, data = Orthodont, random = ~ 1)
fm2.lm <- lm(distance ~ age + Sex,data = Orthodont)

Как получить стандартную ошибку расстояния с учетом возраста и пола?


r regression linear-regression lm nlme
person ECII    schedule 10.03.2014    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Для fm2 (линейная смешанная модель) вы можете сделать

sqrt(diag(summary(fm2)$varFix))
#(Intercept)         age   SexFemale 
# 0.83392247  0.06160592  0.76141685

Для fm2.lm (линейная модель) вы можете сделать

summary(fm2.lm)$coefficients[, "Std. Error"]
#(Intercept)         age   SexFemale 
# 1.11220946  0.09775895  0.44488623
person Zheyuan Li    schedule 02.09.2016

arrow_upward
0
arrow_downward

см. attributes(summary(your.model)). то, что вам нужно, это summary(your.model)$coefficients (или я неправильно понял ваш вопрос?). просто используйте подмножество с [], чтобы получить то, что вы хотите

person Sarunas    schedule 10.03.2014
comment
Нет, это не то, что я имею в виду. Коэффициенты показывают изменение среднего значения результата при изменении независимых переменных. Я хочу получить st.error результата при различных значениях зависимых переменных. Не оценки (коэффициенты и ошибки независимых переменных. - person ECII; 10.03.2014
comment
ждать. Я озадачен. поскольку вы не оцениваете зависимую переменную как коэффициент, разве вам не нужно стандартное отклонение? Я имею в виду, если я правильно понимаю, вы хотите увидеть, какова разница в расстоянии по отношению к различному сочетанию возраста и пола. поэтому вам не нужно использовать регрессию, чтобы выяснить это. вам нужны выборочные стандартные отклонения для различных комбинаций возраста и пола, не так ли? - person Sarunas; 10.03.2014
comment
@ECII; Вы можете получить ул. ошибки прогнозируемой строки ?predict. И glmm.wikidot.com/faq - person user20650; 10.03.2014