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我正在尝试使用基于 Shaffer, 2004 的逻辑暴露方法运行巢生存模型。我有一系列参数并希望比较所有可能的模型，然后使用收缩率估计模型平均参数，如 Burnham 和 Anderson， 2002. 但是，我无法弄清楚如何估计收缩调整参数的置信区间。

是否可以估计使用收缩估计的模型平均参数的置信区间？我可以使用 model.average$coef.shrinkage 轻松提取模型平均参数的平均估计值，但我不清楚如何获得相应的置信区间。

任何帮助将不胜感激。我目前正在使用 MuMIn 包，因为 AICcmodavg 出现有关链接功能的错误。

下面是我正在使用的代码的简化版本：

library(MuMIn)

# Logistical Exposure Link Function
# See Shaffer, T.  2004. A unifying approach to analyzing nest success. 
# Auk 121(2): 526-540.

logexp <- function(days = 1)
{
  require(MASS)
  linkfun <- function(mu) qlogis(mu^(1/days))
  linkinv <- function(eta) plogis(eta)^days
  mu.eta <- function(eta) days * plogis(eta)^(days-1) *
    .Call("logit_mu_eta", eta, PACKAGE = "stats")
  valideta <- function(eta) TRUE
  link <- paste("logexp(", days, ")", sep="")
  structure(list(linkfun = linkfun, linkinv = linkinv,
             mu.eta = mu.eta, valideta = valideta, name = link),
        class = "link-glm")
}

# randomly generate data
nest.data <- data.frame(egg=rep(1,100), chick=runif(100), exposure=trunc(rnorm(100,113,10)), density=rnorm(100,0,1), height=rnorm(100,0,1))
  nest.data$chick[nest.data$chick<=0.5] <- 0
  nest.data$chick[nest.data$chick!=0] <- 1

# run global logistic exposure model
glm.logexp <- glm(chick/egg ~  density * height, family=binomial(logexp(days=nest.data$exposure)), data=nest.data)

# evaluate all possible models
model.set <- dredge(glm.logexp)

# model average 95% confidence set and estimate parameters using shrinkage
mod.avg <- model.avg(model.set, beta=TRUE)
(mod.avg$coef.shrinkage)

关于如何提取/生成相应置信区间的任何想法？

谢谢艾米

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在思考了一段时间后，我根据 Lukacs, PM, Burnham, KP, & Anderson, DR (2009) 中的公式 5 提出了以下解决方案。模型选择偏差和弗里德曼悖论。统计数学研究所年鉴，62（1），117-125。对其有效性的任何评论将不胜感激。

代码如下：

# MuMIn generated shrinkage estimate  
  shrinkage.coef <- mod.avg$coef.shrinkage 

# beta parameters for each variable/model combination
coef.array <- mod.avg$coefArray
  coef.array <- replace(coef.array, is.na(coef.array), 0) # replace NAs with zeros

# generate empty dataframe for estimates
shrinkage.estimates <- data.frame(shrinkage.coef,variance=NA)

# calculate shrinkage-adjusted variance based on Lukacs et al, 2009
for(i in 1:dim(coef.array)[3]){
  input <- data.frame(coef.array[,,i],weight=model.set$weight)

  variance <- rep(NA,dim(input)[2])
  for (j in 1:dim(input)[2]){
    variance[j] <- input$weight[j] * (input$Std..Err[j]^2 + (input$Estimate[j] - shrinkage.estimates$shrinkage.coef[i])^2)
  }
  shrinkage.estimates$variance[i] <- sum(variance)  
}

# calculate confidence intervals
shrinkage.estimates$lci <- shrinkage.estimates$shrinkage.coef - 1.96*shrinkage.estimates$variance
shrinkage.estimates$uci <- shrinkage.estimates$shrinkage.coef + 1.96*shrinkage.estimates$variance
于 2013-02-26T22:45:08.680 回答