我在做R's
btergm
为了便于解释,我想将系数及其标准误差转换为优势比。然而
B能量
的输出格式与的不同
ergm
在某种意义上,前者不提供s.e.(相反,只提供置信区间),需要使用
@
而不是
$
.这对于将系数转换为优势比形式来说并不是什么大问题,因为只需申请即可
exp()
关于输出的
coef
,但不能在置信区间上使用相同的技巧,它将不起作用。
我提到过这个
page
,但同样,推荐的方法仅适用于标准
glm
或
嗯
输出格式。
我在下面给出了一个btergm示例输出,希望有人能对此有所帮助。任何帮助都将不胜感激。
btergm.fit <- readRDS(url("https://www.dropbox.com/s/z43t55q0cr59vpb/btergm.fit.rds?dl=1"))
summary(btergm.fit)
Estimate 2.5% 97.5%
edges -5.0498497 -5.1876 -4.9032
gwesp.fixed.0 1.6242771 1.5634 1.6900
edgecov.LSP[[i]] 2.1065906 1.8466 2.3998
edgecov.warNet[[i]] 0.2866346 0.2010 0.3804
nodecov.polity -0.0050764 -0.0132 -0.0001
nodecov.cinc 8.3308516 2.1716 12.3954
absdiff.polity -0.1257948 -0.1443 -0.1160
absdiff.cinc -4.8494093 -8.9411 0.4529
edgecov.contigMat[[i]] 3.2145679 3.1007 3.3061
#### generated using the following code ####
library(statnet)
library(btergm)
set.seed(10)
data("alliances", package = "xergm.common")
btergm.fit <- btergm(allyNet ~ edges + gwesp(0, fixed = TRUE) +
edgecov(LSP) + edgecov(warNet) + nodecov("polity") +
nodecov("cinc") + absdiff("polity") + absdiff("cinc") +
edgecov(contigMat), R = 50, parallel = "snow", ncpus = 2)