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):
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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# 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))})
Mais je n'obtiens pas les même IC que SAS, et cela me pose problème par la suite.

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 !