各位前輩好 小弟目前用手上的一個dataset 利用R 的glmtoolbox::glmgee跑了一個logistic模型 程式碼大致如下 cfit <- glmtoolbox::glmgee(DV~ IV1 + ..., id=id, corstr="exchangeable", family=binomial(), data=dat) 然後用這個模型預測我新建的數據，想看在我建立的數據下，可能發生事件的Probability newdata <- data.frame(IV1 = c(1,0,1), ....) predict(cfit, newdata = newdata, se.fit = T, type ="response") 然後出現下面的表格 IV1 ......................... fit se.fit IV1 1 ......................... 0.09 0.02 . . . 問題來了。 如果我想要用這個Table (也就是有SE的狀況) 計算95% CI 要怎麼計算阿? 好像不是很單純用0.09 +/- 1.96* 0.02 因為如果照下面這個網頁 https://reurl.cc/k1o85K 最後一個表來說 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數) 會是 Std. Err * 1.96/ sqrt (n)嗎? 想請問在統計學上要怎麼處理? 我嘗試找過文章或R package都找不太到 謝謝 --

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