R predict.glmmPQL glmmPQL 擬合的預測方法

說明

從具有隨機效應的擬合廣義線性模型獲得預測。

用法

## S3 method for class 'glmmPQL'
predict(object, newdata = NULL, type = c("link", "response"),
       level, na.action = na.pass, ...)

參數

object	繼承自 "glmmPQL" 的類的擬合對象。
newdata	(可選)一個 DataFrame ，用於在其中查找用於預測的變量。
type	所需的預測類型。默認值是線性預測變量的尺度；替代方案 "response" 位於響應變量的範圍內。因此，對於默認二項式模型，默認預測為log-odds(logit 尺度上的概率)，type = "response" 給出預測概率。
level	一個可選的整數向量，給出用於獲得預測的分組級別。級別值從最外層到最內層分組遞增，級別零對應於總體預測。默認為最高或最內層的分組。
na.action	函數確定應如何處理 newdata 中的缺失值。默認是預測 NA 。
...	傳入或傳出其他方法的進一步參數。

值

如果 level 是單個整數，則為向量，否則為數據幀。

例子

fit <- glmmPQL(y ~ trt + I(week > 2), random = ~1 |  ID,
               family = binomial, data = bacteria)
predict(fit, bacteria, level = 0, type="response")
predict(fit, bacteria, level = 1, type="response")

也可以看看

glmmPQL、predict.lme。