неверные доверительные интервалы от `stats :: confint` для объектов` mlm`?

Question

Я не уверен, что здесь я что-то делаю неправильно или это ошибка в confint самой функции R, но я получаю доверительные интервалы для оценки регрессии, которые не содержат оценку.

Вот reprex:

# model (converting all numeric columns in data to z-scores)
mod <-
  stats::lm(
    formula = cbind(mpg, disp) ~ wt,
    data = purrr::modify_if(.x = mtcars, .p = is.numeric, .f = scale)
  )

# tidy dataframe
broom::tidy(mod, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 4 x 8
#>   response term         estimate std.error statistic  p.value conf.low conf.high
#>   <chr>    <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 mpg      (Intercept)  8.05e-17    0.0893  9.01e-16 1.00e+ 0   -0.182     0.182
#> 2 mpg      wt          -8.68e- 1    0.0908 -9.56e+ 0 1.29e-10   -1.05     -0.682
#> 3 disp     (Intercept) -1.70e-16    0.0826 -2.06e-15 1.00e+ 0   -0.182     0.182
#> 4 disp     wt           8.88e- 1    0.0840  1.06e+ 1 1.22e-11   -1.05     -0.682


confint(mod)
#>                   2.5 %     97.5 %
#> :(Intercept) -0.1824544  0.1824544
#> :wt          -1.0530332 -0.6822855
#> :(Intercept) -0.1824544  0.1824544
#> :wt          -1.0530332 -0.6822855

Это становится более заметным, если вы построите оценки:

Created on 2020-02-22 by the [reprex package](https://reprex.tidyverse.org) (v0.3.0.9001)">

Am I делать что-то не так здесь? Или это ожидаемое поведение?

Answer 1

confint () теперь работает с mlm:

confint(lm(mpg~wt,data=mtcars))
                2.5 %    97.5 %
(Intercept) 33.450500 41.119753
wt          -6.486308 -4.202635

confint(lm(disp~wt,data=mtcars))
                2.5 %   97.5 %
(Intercept) -204.0914 -58.2054
wt            90.7579 134.1984

confint(lm(cbind(mpg,disp)~wt,data=mtcars))
                       2.5 %     97.5 %
mpg:(Intercept)    33.450500  41.119753
mpg:wt             -6.486308  -4.202635
disp:(Intercept) -204.091436 -58.205395
disp:wt            90.757897 134.198380

Проблема в использовании масштаба внутри dplyr или purrr, я использовал as.data.frame после масштаба, потому что все ваши столбцы имеют цифры c в любом случае:

confint(lm(cbind(mpg,disp)~wt,data=as.data.frame(scale(mtcars))))

                          2.5 %     97.5 %
    mpg:(Intercept)  -0.1824544  0.1824544
    mpg:wt           -1.0530332 -0.6822855
    disp:(Intercept) -0.1687740  0.1687740
    disp:wt           0.7165054  1.0594545

Для dplyr и purrr вы можете видеть, что имена переменных также перепутаны:

library(dplyr)
library(purrr)

confint(lm(cbind(mpg,disp)~wt,data=modify_if(.x = mtcars, .p = is.numeric, .f = scale)))

                  2.5 %     97.5 %
:(Intercept) -0.1824544  0.1824544
:wt          -1.0530332 -0.6822855
:(Intercept) -0.1824544  0.1824544
:wt          -1.0530332 -0.6822855

confint(lm(cbind(mpg,disp)~wt,data=mutate_if(mtcars,is.numeric,scale))

                  2.5 %     97.5 %
:(Intercept) -0.1824544  0.1824544
:wt          -1.0530332 -0.6822855
:(Intercept) -0.1824544  0.1824544
:wt          -1.0530332 -0.6822855

Я предполагаю, что при масштабировании атрибуты, которые переносятся Перемешать что-то в секрете (все еще глядя на код). Один из способов решить эту проблему - принудительно преобразовать вывод в вектор (используя c или as.numeri c):

confint(lm(cbind(mpg,disp)~wt,data=modify_if(mtcars,is.numeric,~c(scale(.x)))))

или

confint(lm(cbind(mpg,disp)~wt,data=mutate_if(mtcars,is.numeric,~c(scale(.x)))))

                      2.5 %     97.5 %
mpg:(Intercept)  -0.1824544  0.1824544
mpg:wt           -1.0530332 -0.6822855
disp:(Intercept) -0.1687740  0.1687740
disp:wt           0.7165054  1.0594545

К сожалению, tidy(..,conf.int=TRUE) не совсем работает, поэтому для построения графика вам нужно использовать confint из статистики с некоторыми манипуляциями.