У меня есть модель экспоненциального затухания в виде Y = exp {a + bX + cW} . В R я представляю это как обобщенную линейную модель (GLM) с использованием случайного гамма-компонента с функцией связи журнала.
fitted <- glm(Y ~ X + W, family=Gamma(link='log'))
Я знаю из этого сообщения , что для стандартных ошибок действительно представляет экспоненциальный, а не гамма-случайный компонент, мне нужно указать параметр дисперсии как 1, когда я вызываю summary.
summary(fitted, dispersion=1)
summary(fitted) # not the same!
Теперь я хочу найти 95% доверительные интервалы для моих оценок из а, б, c. Однако, похоже, нет способа указать параметр дисперсии для confint, хотя я знаю, что он должен повлиять на доверительный интервал (потому что он влияет на стандартную ошибку).
confint(fitted)
confint(fitted, dispersion=1) # same as the last confint :(
Итак, в Чтобы получить доверительные интервалы, соответствующие экспоненциальной, а не гамма-случайной составляющей, как мне указать параметр дисперсии при вычислении доверительного интервала для GLM?