Bonjour à tous,
Mon objectif actuel est de transcrire un code SAS en code R. Mon problème actuel est que je n'arrive pas à trouver l'équivalent/ou comment calculer les intervalles de confiance des valeurs prédites par un modèle glm comme dans SAS.
J'ai pu trouver dans la documentation SAS les explications suivantes : https://support.sas.com/documentatio...od_sect045.htm
Cependant je ne parviens pas à retranscrire ces formules en code R ...
Pour le moment j'ai calculé mes intervalles de confiance de la facon suivante (je travaille sur des listes ici):
Mais je n'obtiens pas les même IC que SAS, et cela me pose problème par la suite.
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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12 # GLM models <- lapply(combia, function (x) {glm(cbind(n,s-n) ~ scm, family = binomial, data = x)}) # Get confidence intervals p <- lapply(models, function (x) {predict(x, type = "link", se.fit = TRUE)}) lowerlogit <- lapply(p, function(x) {x$fit - 1.96*x$se.fit}) upperlogit <- lapply(p, function(x) {x$fit + 1.96*x$se.fit}) borneinf <- lapply(lowerlogit, function(x) {exp(x)/(1+exp(x))}) bornesup <- lapply(upperlogit, function(x) {exp(x)/(1+exp(x))})
J'espère donc trouver quelqu'un qui puisse m'aider à mettre des mots et un code sur cette formule donnée par SAS
Merci d'avance !
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