Question

所以我使用R进行逻辑回归，但我正在使用偏移量。

  mylogit <- glm(Y ~  X1 + offset(0.2*X2) + offset(0.4*X3), data = test, family = "binomial")

输出仅显示单个系数，截距和其中一个预测变量，X1。

    Coefficients:
    (Intercept)               X1
      0.5250748         0.0157259

我的问题：我如何从这个模型的每个观察中得到原始预测？更具体地说，如果我使用预测函数，它是否包括所有特征及其系数，即使模型系数被列为仅包含截距和X1？

  prob = predict(mylogit,test,type=c("response"))

我必须使用预测功能吗？ “mylogit”对象是否包含我可以直接计算的任何内容？（是的，我查看了关于glm的文档，仍然感到困惑）。

谢谢你的病人。

Answer 1

我可以使用glm和offset()报告某些实验的结果。我们对predict的调用不会显示（至少在此实验中）会给出考虑offset的结果。相反，为此目的似乎需要summary.glm。我开始对?glm中的第一个例子进行了相当严格的修改（如果你确实提供了数据，那么这对你的关注更为相关，因为那时我们可以使用你需要的newdata参数来解决更多问题。＃34;测试＆＃34;。）

counts <- c(18,17,15,20,10,20,25,13,12)
outcome <- gl(3,1,9)
treatment <- gl(3,3)
print(d.AD <- data.frame(treatment, outcome, counts))
glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment + offset(1:9), family = poisson())
glm.D93d <- glm(counts ~ outcome + treatment , family = poisson())

> predict(glm.D93d, type="response")
       1        2        3        4        5        6        7        8        9 
21.00000 13.33333 15.66667 21.00000 13.33333 15.66667 21.00000 13.33333 15.66667 
> predict(glm.D93, type="response")
       1        2        3        4        5        6        7        8        9 
21.00000 13.33333 15.66667 21.00000 13.33333 15.66667 21.00000 13.33333 15.66667

据我所知，offset只有在为了统计推断的目的而对NULL估计（通常为0）进行估计系数的比较时才会明显。这是由summary.glm：

完成的

> summary(glm.D93)$coef
             Estimate Std. Error    z value      Pr(>|z|)
(Intercept)  2.044522  0.1708987  11.963362  5.527764e-33
outcome2    -1.454255  0.2021708  -7.193203  6.328878e-13
outcome3    -2.292987  0.1927423 -11.896644  1.232021e-32
treatment2  -3.000000  0.2000000 -15.000000  7.341915e-51
treatment3  -6.000000  0.2000000 -30.000000 9.813361e-198
> summary(glm.D93d)$coef
                 Estimate Std. Error       z value     Pr(>|z|)
(Intercept)  3.044522e+00  0.1708987  1.781478e+01 5.426767e-71
outcome2    -4.542553e-01  0.2021708 -2.246889e+00 2.464711e-02
outcome3    -2.929871e-01  0.1927423 -1.520097e+00 1.284865e-01
treatment2   1.337909e-15  0.2000000  6.689547e-15 1.000000e+00
treatment3   1.421085e-15  0.2000000  7.105427e-15 1.000000e+00

偏移量仅改变参考水平（在这个受损的例子中有相当奇怪的变化），而$linear.predictors和$fitted对数据的拟合不受影响。我没有看到glm中的评论会影响到这一点，但?lm中有一条评论：＆＃34; offset指定的偏移量不会包含在predict.lm的预测中，而是由公式中的偏移项将是。＆＃34;我承认我从阅读?model.offset获得的洞察力很少。

R glm对象和使用偏移的预测

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