成功確率の信頼区間をRのglmで算出する方法を解明したい

Question

「Interval Estimation for a Binomial Proportion」のプログラムを参照させて頂いています。
Rのglmを使って、”asymptotic”（正規分布近似）での信頼区間を求めています。
binomialのlink関数でidentityはないと思いますが、どうして求まるのでしょうか。
実際に、以下のマクロをひも解いて、変数に実データを代入（x=2,n=10,link="identity"）してもうまく実行できません。
基本的なことでお恥ずかしいですが、どなたかアドバイスをお願いいたします。

以下の例は、10回施行中2回成功＝20%成功確率の信頼区間です。

binom.ci<-function(x,n,alpha = 0.05,link="logit"){
z<-qnorm(1-alpha/2)
family<-binomial(link=link)
fit<-summary(glm(cbind(x,n-x)~1,family=family))
est<-fit$coef[,"Estimate"]
se<-fit$coef[,"Std. Error"]
family$linkinv(est+c(-z,z)*se)
}

binom.ci(x=2,n=10,link="identity")
# [1] -0.04791801  0.44791801

Comments

[shimiken]

>binomialのlink関数でidentityはないと思いますが
binomial("identity")でエラーがでないので、あるんじゃないでしょうか？
binomial("xxx")とかにするとエラーがでます

[shimiken]

参照しているページと同じ結果がでるので、うまくいってる気がするのですが、
どのような結果がでるはずだと考えておられますか？

[51sep]

shimikenさん、ご回答をありがとうございました。おっしゃるとおり、binomial("identity")で動きました。以下サイトにも質問して、同様の回答を頂きました。
https://stackoverflow.com/questions/64324428/how-to-get-95ci-for-a-binomial-proportion-using-glm-in-r#

Answer 1

ご参照ください。
https://stackoverflow.com/questions/64324428/how-to-get-95ci-for-a-binomial-proportion-using-glm-in-r#