Я использую пакет порядковый номер в R для запуска смешанных моделей порядковой логистика c на порядковых данных с 4 категориями. Я должен использовать clmm2, потому что одна из моих объясняющих переменных не удовлетворяет предположению о пропорциональных коэффициентах, а номинальные эффекты недоступны в clmm. Однако я не знаю, как извлечь доверительный интервал для отношения шансов фиксированных эффектов с помощью clmm2.
Для clmm я понимаю, что доверительные интервалы отношения шансов получены путем преобразования пределы доверительных интервалов оценок параметров, предоставляемые методом confint, как показано ниже с использованием набора данных wine:
require(ordinal)
fm1 <- clmm(rating ~ contact + temp + (1|judge), data = wine)
round(exp(confint(fm1)), 2)
Однако для clmm2 метод confint обеспечивает только доверительные интервалы стандартное отклонение случайных эффектов, а не для фиксированных эффектов (в данном случае contact и temp, с предположением о пропорциональных коэффициентах, ослабленным для контакта в нашем примере).
fm2 <- clmm2(rating ~ temp, nominal = ~ contact, random = judge, data = wine, Hess = TRUE)
pr2 <- profile(fm2)
confint(pr2)
Знаете ли вы какой-либо другой метод получения доверительные интервалы для фиксированных эффектов с clmm2? Я нигде не смог найти ответ на этот вопрос.