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r - R中多项式GLM的SE逆估计（投资者：投资）

问题描述

我适合这样的二阶 GLM：mod<-glm(y~(x,2, raw=T)*blocking_var, data=dat)

线性、二次和blocking_var 预测变量显着，x:blocking_var 和x^2:blocking_var 不显着；但是在没有交互作用的情况下重新拟合模型会产生不准确的系数估计。

现在我们有兴趣使用该模型来获得具有某种形式的置信度度量（最好是 SE）的已知响应值的未知 x 值。我们只对模型的单调区域感兴趣（我知道二次函数没有真正的反函数）。我调查了investr:invest，但我无法让它按我的需要工作。我不完全理解语法。我坚持的三件事：

  1. 如何将我的 blocking_var 合并到函数中？最好我想获得每个因子水平的估计值，或者能够指定我感兴趣的特定因子水平。这种方法产生了一个错误：

    invest(mod, y0 = 105, interval = "Wald", x0.name = "x", newdata = data.frame(blocking_var = "A"))

    'newdata' 必须包含 mod 使用的每个预测变量的列（x 除外）

    我知道我可以为每个因子水平的数据子集拟合三个新的单独模型（因为没有显着的交互作用），但最好我不需要这样做。

  2. 鉴于我目前如何尝试使用投资（），它是否只适合线性回归而不是二次回归？如果是这样，我怎样才能让它反演我的实际多项式回归？当我对blocking_var 进行子集化并取出时，invest() 会返回特定输入y 的估计值。

  3. 如何指定单调数据的间隔？我们的数据确实包含一个最大值，但我们希望人为地将预测限制为单调的特定值。因为模型中的数据不是单变量的，所以我认为invest二次回归不能正常工作？

有没有我不知道的替代方案？因为我们需要错误，所以我不能使用predict和的组合uniroot

标签： rglmpolynomialsinverse

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