Перемешать данные перед выполнением glm, а затем повторить x раз

Question

У меня есть некоторые данные, содержащие групповую переменную (0/1) и индивидуальную оценку для примерно 2000 человек. Набор данных выглядит примерно так:

ID group score 
A1 1 3.5 
A2 1 3.2 
A3 0 2.8 
A4 0 2.5 

Я хочу, чтобы проверить, если переменная группа может быть предсказана через счет, и использовали следующее: R:

glm(group~score,family=binomial) 

Теперь я хотел бы проверьте мое значение p, перетасовывая групповую переменную, затем снова выполняя glm. Я хотел бы сделать это как минимум 10 000 раз и, возможно, больше, каждый раз при печати значения p для оценки в файле, так что есть одна строка на каждую перестановку. Я посмотрел на sample(), но я стараюсь объединить это с glm() и как вывести только p-значение. В скрипте/формуле я хотел бы легко изменить количество перестановок, а также изменить формулу glm, если я захочу добавить ковариаты.

Благодарим за помощь!

Answer 1

Вы на правильном пути.

Пример (я добавил еще одно значение для подавления предупреждений о «подогнанных вероятностей численно 0 или 1»)

ex <- read.table(textConnection(
"ID group score 
A1 1 3.5 
A2 1 3.2 
A3 0 2.8 
A4 0 2.5 
A5 1 2.4"),header=TRUE) 

g0 <- glm(group~score,data=ex,family=binomial) 

Теперь вам нужна функция для вычисления сводную р-значение (вы можете сделать это на муха в replicate, но таким образом чистый).

pvalfun <- function() { 
    g <- update(g0,data=transform(ex,group=sample(group))) 
    coef(summary(g))["score","Pr(>|z|)"] 
} 
res <- replicate(1000,pvalfun()) 

Или

library(plyr) 
res <- raply(1000,pvalfun(),.progress="text") 

Или

library(glmperm) 
ptest2 <- prr.test(group~score,"score",data=ex,family=binomial) 
summary(ptest2)