從R中的p值和beta計算標準誤差

Question

我有兩個模型的輸出 - 第一個模型使用glm運行，第二個模型使用lmekin運行。兩種模型的輸入都是相同的，只是lmekin模型擬合了親緣關係矩陣。

我想從glm模型中獲取係數，並使用lmekin模型運行的p值來計算這些值的SE。

這可能嗎？我知道你可以使用非標定協方差矩陣的對角元素的平方根來手動計算SE。下面的代碼因此能夠成功實現我想實現的目標嗎？

beta <- glm_model$coefficients 
nvar <- length(beta) 
nfrail <- nrow(lmekin_model$var) - nvar 
se <- sqrt(diag(lmekin_model$var)[nfrail + 1:nvar]) 

Answer 1

這似乎對我來說很麻煩。使用另一種使用不同方法和附加信息的模型中的一個模型的估計（和計算後）SE似乎不太可行。

然而，許多事情似乎對某些人起初似乎已經證明是正確和有用的。

我會建議模擬一些適合你的模型的數據，但是模擬你知道什麼是「真相」。然後做你的分析，並嘗試你的代碼，看看它顯示。然後重複整個過程幾次以查看分析之間的變化。如果你的方法不適用於模擬數據，那麼你知道它不能被真實數據所信任。但是，如果它對模擬數據有用，那麼它會讓你更加確信它對於真實數據是現實的。