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本人想用R软件的boot包，采用bootstrap方法求解两个连续变量的交互作用指数，程序如下，但求解不出来，不知哪里出现了问题，求解大神。

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关键词：Bootstrap方法 Bootstrap Bootstra boots boot R程序疑问

象似，glm 公式中 data=datsam 该换为 data=d !?  

交互作用指数，第一次看到这个名词。赶紧找书看看

没听说过交互效应指数，具体在描述一下吧

jgchen1966 发表于 2017-10-20 20:26
象似，glm 公式中 data=datsam 该换为 data=d !?

改成data=d,运行出来结果了，谢谢大神了

tmdxyz 发表于 2017-10-22 07:56
交互作用指数，第一次看到这个名词。赶紧找书看看

评价相加交互作用的指数有三个（RERI、AP、S），交互作用指数S是其中之一。

nkuzy 发表于 2017-10-22 09:55
没听说过交互效应指数，具体在描述一下吧

交互作用指数S是评价相加交互作用的指标之一，若其值的可信区间不包含1且大于1，说明两个危险因素同时存在时对疾病的作用大于两个危险因素单独存在的作用之和。

jgchen1966 发表于 2017-10-20 20:26
象似，glm 公式中 data=datsam 该换为 data=d !?

interaction<-read.table(file="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wxy\\15state.csv",header=T,sep=",")
names(interaction)
logistic <-glm (AD~AGE*hypertension, family=binomial, data=interaction)
summary(logistic)
library(boot)
reri<-function(datsam,indices){d<-datsam[indices,]
  fitlr<-glm(AD~AGE*hypertension,family = binomial,data=d)
  reri<-exp(fitlr$coef[2]+fitlr$coef[3]+fitlr$coef[4])-exp(fitlr$coef[2])-exp(fitlr$coef[3])+1｝
outs<- boot(data=interaction,statistic=reri, R=1000)
print(outs)
plot(outs)
boot.ci(outs,conf=0.95,type="perc")

jgchen1966 发表于 2017-10-20 20:26
象似，glm 公式中 data=datsam 该换为 data=d !?

我把S指数换成了RERI,结果又提示只能计算出来一个值，大神能不能再帮忙看看是哪里出问题了
interaction<-read.table(file="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wxy\\15state.csv",header=T,sep=",")
names(interaction)
logistic <-glm (AD~AGE*hypertension, family=binomial, data=interaction)
summary(logistic)
library(boot)
reri<-function(datsam,indices){d<-datsam[indices,]
  fitlr<-glm(AD~AGE*hypertension,family = binomial,data=d)
  reri<-exp(fitlr$coef[2]+fitlr$coef[3]+fitlr$coef[4])-exp(fitlr$coef[2])-exp(fitlr$coef[3])+1｝
outs<- boot(data=interaction,statistic=reri, R=1000)
print(outs)
plot(outs)
boot.ci(outs,conf=0.95,type="perc")

XST1174 发表于 2017-10-24 21:15
我把S指数换成了RERI,结果又提示只能计算出来一个值，大神能不能再帮忙看看是哪里出问题了
interaction

##  象似，函数reri的{   }中 漏了最后一句：  reri。：
#############################
reri<-function(datsam,indices){d<-datsam[indices,]
  fitlr<-glm(AD~AGE*hypertension,family = binomial,data=d)
  reri<-exp(fitlrcoef[2]+fitlrcoef[3]+fitlrcoef[4])−exp(fitlrcoef[2])-exp(fitlr$coef[3])+1
   reri ｝  ## 没有这里的 reri ，就不会有函数结果的输出。。
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