Что аргумент «подогнанный» принимает в «трансформации»?

Question

Вопрос быстрого кодирования, на который я не нахожу ответа с готовностью - искал R помощь и онлайн немало.

Я отслеживаю сообщение о прогнозировании и доверительных интервалах .

Ниже приведена строка кода:

pd <- transform(pd, Fitted = ilink(fit), Upper = ilink(fit + (2 * se.fit)),
                Lower = ilink(fit - (2 * se.fit)))

Я немного растерялся относительно того, что fit и аргумент Fitted делают.У меня есть ощущение, что они используются для прогнозирования выходных данных модели, но я не вижу нигде fit определенного в коде, показанном в посте.

Answer 1

• Fitted - это имя новой переменной, которая будет создана в фрейме данных pd (как и Upper и Lower)
• fit - это переменная, котораяуже существует во фрейме данных pd (как и se.fit)

Не глядя на сообщение в блоге, я почти уверен, что pd был сгенерирован из predict(., se.fit=TRUE): из ?predict.lm,

Если se.fit равен TRUE, возвращается список со следующими компонентами:

fit: вектор или матрица, как указано выше

se.fit: стандартная ошибка прогнозируемых средних значений

residual.scale: остаточные стандартные отклонения

df: степени свободы для остатка

Если вы работаетес GLM вы должны смотреть на ?predict.glm(), который дает похожие (но не идентичные) ответы.Как говорится там

type: тип требуемого прогноза.Значение по умолчанию [т.е. type = "link"] соответствует шкале линейных предикторов;альтернативный «ответ» находится в масштабе переменной ответа.

Если вы используете type="link" для биномиальной модели со ссылкой logit, вы получите ответы на log-odds (logit) шкала, которая не ограничена (0,1).