SE对于lsmeans type的意义type =“response”

我试图在原始响应变量的尺度上绘制泊松模型。我的顾问希望我绘制大黄蜂产蛋量的+/- SE平均值。SE对于lsmeans type的意义type =“response”

当使用“type =”response“”时，我不理解'SE'术语的含义。在线性预测器的规模上，CI和SE的均值是对称的。当手动指数化数据帧时，配置项变得不对称，并将匹配输入的信息与“type =”响应“”匹配。但是，“SE”只有一列。为什么没有2列，以解决从对数尺度转换（平均值+/- SE）时的不对称性？感谢您的帮助！

来源

2016-03-05 Evan Palmer-Young

如果对数变换的规模均值和SDest估计是meanEst和SDest当预测由，那么这将是为“响应”估计95％的界限：

exp(meanEst +c(-1,1)*1.96*SDest)

它必然在未转换的原始数据尺度上围绕exp(meanEst)不对称。只需要两个值即可生成平均值和2范围估计值（它们在回归比例上是对称的）。

来源

2016-03-05 16:43:32

谢谢，@ 42-。我现在看到原始的对称SE和CI在指数化过程中变得不对称，但仍然不完全确定如何在最初的响应变量的范围内解释平均值“SE”，包装作者R. Lenth告诉我它是使用“delta方法”估计的 –

在Poisson模型中，指数化估计通常被解释为速率比率，但线性度量上的估计值则是参数一个单位差异的记录速率的差异。 SE是对数尺度的那些估计值的标准偏差 –

再次感谢42-。 –

SE对于lsmeans type的意义type =“response”

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