各位前辈好 小弟目前用手上的一个dataset 利用R 的glmtoolbox::glmgee跑了一个logistic模型 程式码大致如下 cfit <- glmtoolbox::glmgee(DV~ IV1 + ..., id=id, corstr="exchangeable", family=binomial(), data=dat) 然後用这个模型预测我新建的数据，想看在我建立的数据下，可能发生事件的Probability newdata <- data.frame(IV1 = c(1,0,1), ....) predict(cfit, newdata = newdata, se.fit = T, type ="response") 然後出现下面的表格 IV1 ......................... fit se.fit IV1 1 ......................... 0.09 0.02 . . . 问题来了。 如果我想要用这个Table (也就是有SE的状况) 计算95% CI 要怎麽计算阿? 好像不是很单纯用0.09 +/- 1.96* 0.02 因为如果照下面这个网页 https://reurl.cc/k1o85K 最後一个表来说 https://imgur.com/a/AFSnOUI 他的Margin 也都不是Std. Err. * 1.96 (而且每一行相除也不是常数) 会是 Std. Err * 1.96/ sqrt (n)吗? 想请问在统计学上要怎麽处理? 我尝试找过文章或R package都找不太到 谢谢 --

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