r - 使用 R 计算多项式预测的误差的方法

Question

首先，很抱歉重新发布，但我添加了一个示例代码来解释我的请求。希望这更清楚。

在使用“multinom”函数（包 nnet）将多项模型拟合到我的数据后，我想展示所选变量控制其他变量值的效果。我知道“效果”包主要做我想要的，但我希望能够自己计算预测误差（置信区间）。有人能告诉我方法，如果可能的话，R代码？我认为我们应该使用 delta 方法，但我不确定在这种情况下如何应用它。

这是一个小示例代码（基于效果包中可用的数据）

library(nnet)
library(effects)
mod <- multinom(vote ~ age + gender, data=BEPS)
summary(mod)

# Call:
# multinom(formula = vote ~ age + gender, data = BEPS)

# Coefficients:
#                  (Intercept)         age gendermale
# Labour             1.2241862 -0.01562320  0.1682676
# Liberal Democrat   0.4979706 -0.01551381  0.1240998

# Std. Errors:
#                  (Intercept)         age gendermale
# Labour             0.2277826 0.003830006  0.1204621
# Liberal Democrat   0.2694373 0.004578836  0.1436882

# Residual Deviance: 3186.266 
# AIC: 3198.266 

plot(allEffects(mod))

我唯一需要的是能够计算此图中显示的错误值！

先感谢您，