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我正在对需要转换的数据进行线性回归，为此，我使用 Box-Cox 幂变换，然后进行反向变换以使用原始比例编写报告。我一直在尝试对包执行此操作，并且按照包 vignetteemmeans中描述的步骤进行操作，但是，我发现估计均值的汇总结果与未转换的数据完全不同。事实上，输出根本没有被转换。emmeans

这是使用emmeans包中示例的可重现示例： 

require(emmeans)

# Fit a model using an oddball transformation:
bctran <- make.tran("boxcox", 0.368)
warp.bc <- with(bctran, 
                lm(linkfun(breaks) ~ wool * tension, data = warpbreaks))
# Obtain back-transformed LS means:    
emmeans(warp.bc, ~ tension | wool, type = "response")

# Fit a model without transformation:
warp <- lm(breaks ~ wool * tension, data = warpbreaks)

# Obtain LS means:
emmeans(warp, ~ tension | wool)

返回：

> emmeans(warp.bc, ~ tension | wool, type = "response")
wool = A:
 tension emmean    SE df lower.CL upper.CL
 L         8.07 0.419 48     7.23     8.92
 M         5.91 0.419 48     5.07     6.75
 H         5.94 0.419 48     5.10     6.79

wool = B:
 tension emmean    SE df lower.CL upper.CL
 L         6.45 0.419 48     5.61     7.29
 M         6.53 0.419 48     5.69     7.37
 H         5.22 0.419 48     4.38     6.07

Confidence level used: 0.95 
> emmeans(warp, ~ tension | wool)
wool = A:
 tension emmean   SE df lower.CL upper.CL
 L         44.6 3.65 48     37.2     51.9
 M         24.0 3.65 48     16.7     31.3
 H         24.6 3.65 48     17.2     31.9

wool = B:
 tension emmean   SE df lower.CL upper.CL
 L         28.2 3.65 48     20.9     35.6
 M         28.8 3.65 48     21.4     36.1
 H         18.8 3.65 48     11.4     26.1

Confidence level used: 0.95

实际上，张力的估计平均值：L 应为 42.37，使用以下公式计算：

> origin + (1 + param * pmax(eta))^(1/param)


> 0 + (1 + 0.368 * pmax(8.07))^(1/0.368)
[1] 42.37179

我有什么遗漏或理解不正确吗？

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1 回答 1

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嗯。我重现了这个问题。我不确定出了什么问题，但到目前为止我可以说它bctran本身是有序的：

> emm = as.data.frame(emmeans(warp.bc, ~tension|wool))
> emm
  tension wool   emmean        SE df lower.CL upper.CL
1       L    A 8.074761 0.4192815 48 7.231739 8.917783
2       M    A 5.911710 0.4192815 48 5.068688 6.754732
3       H    A 5.942335 0.4192815 48 5.099313 6.785357
4       L    B 6.449869 0.4192815 48 5.606847 7.292891
5       M    B 6.531085 0.4192815 48 5.688063 7.374107
6       H    B 5.224939 0.4192815 48 4.381917 6.067961

> bctran$linkinv(emm$emmean)
[1] 42.42263 23.10060 23.32407 27.22827 27.88877 18.43951

所以这些反向转换的 EMM 是有序的。我将跟踪代码并查看为什么没有对结果进行反向转换。

更新

我在几个月前的修订中发现了一个逻辑错误，如果转换是字符（例如，"log"），它可以正常工作，但如果它是一个列表（例如，你的bctran），它会被忽略。我在下一个版本中修复了该错误以推送到github 站点（版本 >= 1.3.3.0999902），修复将在下一个 CRAN 更新（版本 > 1.3.3）中进行。

> emmeans(warp.bc, ~ tension | wool)
wool = A:
 tension emmean    SE df lower.CL upper.CL
 L         8.07 0.419 48     7.23     8.92
 M         5.91 0.419 48     5.07     6.75
 H         5.94 0.419 48     5.10     6.79

wool = B:
 tension emmean    SE df lower.CL upper.CL
 L         6.45 0.419 48     5.61     7.29
 M         6.53 0.419 48     5.69     7.37
 H         5.22 0.419 48     4.38     6.07

Results are given on the Box-Cox (lambda = 0.368) (not the response) scale. 
Confidence level used: 0.95 

> emmeans(warp.bc, ~ tension | wool, type = "response")
wool = A:
 tension response   SE df lower.CL upper.CL
 L           42.4 4.48 48     34.0     52.0
 M           23.1 3.05 48     17.5     29.8
 H           23.3 3.07 48     17.7     30.0

wool = B:
 tension response   SE df lower.CL upper.CL
 L           27.2 3.38 48     20.9     34.6
 M           27.9 3.44 48     21.5     35.3
 H           18.4 2.65 48     13.6     24.3

Confidence level used: 0.95 
Intervals are back-transformed from the Box-Cox (lambda = 0.368) scale

请注意，即使没有反向转换，也有该事实的注释。您的结果中根本不存在任何注释这一事实是一个提示。

于 2019-03-09T20:30:26.483 回答