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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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Rにおいてオッズ比の95%信頼区間の求め方教えてください。

miono
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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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2回答

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871閲覧

投稿2021/04/09 02:09

odds比の95%信頼区間が出せずにいます。
以下の結果に対して95%信頼区間の出し方を教えていただけると嬉しいです。

    coef    exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
mean 0.59526718 1.8135154 0.007839948 75.927439 0.000000e+00

パッケージvcdを入れたのですが
表が膨大なのでoddsratio(x, log=FALSE)のxに何を入れたらいいのかがわからず
どなたかわかる方お願いします!!

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回答2

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ロジスティック回帰であれば
log <- glm (formula = y ~ x1 + x2 + x3, family = binomial(link = "logit"), data = df)
summary (log) #p value
exp(coef(log)) #odds ratio
exp(confint(log)) #95% CI

重回帰であれば
mra <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, family = gaussian(link = "identity"), data = df)
summary (mra) #p value
coef(mra)) #odds ratio
confint(mra)) #95% CI

でそれぞれ出ました。

投稿2021/05/12 06:08

Kei_R

総合スコア6

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miono

2021/05/17 02:22

ありがとうございます。やっている内容は条件付きロジスティック回帰なので最後にくっつけてみます!

0

https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/2by2.html
にある通りではないでしょうか。

表が膨大なのでoddsratio(x, log=FALSE)のxに何を入れたらいいのかがわからず

オッズ比を求めたい値を入れるだけだと思います。
「以下の結果」は逆に何を求めたのでしょうか?

投稿2021/05/01 07:54

aokikenichi

総合スコア2189

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回答へのコメント

miono

2021/05/09 05:45

ありがとうございます。上記の結果からオッズ比1.81が出ていますが、その95%信頼区間の出し方がわからないのです。方法あったら教えてください。

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