Question

我正在进行线性回归，我想修复一些输入。我找到了使用offset执行此操作的方法。让我们在示例中看到它：

set.seed(145)
df <- data.frame(a = rnorm(10), b = rnorm(10), c = rnorm(10), d = rnorm(10))

summary(lm(formula = a ~ . + offset(0.1*c) - c + offset(0.05*d) - d, data = df))

问题是我有更多的变量，我想自动生成我的lm公式。

让我们说，我想传递输入的名称（即lm中的数据列）和它的系数值，例如以下一种方式：

inputs_fix <- c("c", "d")
inputs_fix_coef <- c(0.1, 0.05)

然后我需要一个函数，它为我写了一个如上所示的公式，但我不知道如何编写具有offset(0.1*c) - c + offset(0.05*d) - d和inputs_fix个对象的表达式inputs_fix_coef。

有可能吗？还有另一种修复系数的方法（更优雅）？感谢任何帮助

更新：使用paste和as.formula创建带有@Jan van der Laan建议的公式

my.formula <- paste0(" + offset(", inputs_fix_coef, "*", inputs_fix, ") - ", inputs_fix, collapse = " ")
lm.fit <- lm(formula = as.formula(paste0("a ~ .", mi.expresion)), data = df))

它不是那么清楚，但它将所有输入保存到lm对象lm.fit$model中，这些输入在@Jan van der Laan答案中丢失了。并且不需要复制data.frame

Answer 1

处理此问题的一种方法是使用总偏移计算新列，并从数据集中删除偏移中使用的列：

# create copy of data withou columns used in offset
dat <- df[-match(inputs_fix, names(df))]

# calculate offset
dat$offset <- 0
for (i in seq_along(inputs_fix)) 
  dat$offset <- dat$offset + df[[inputs_fix[i]]]*inputs_fix_coef[i]

# run regression
summary(lm(formula = a ~ . + offset(offset) - offset, data = dat))

也可以将公式生成为字符向量（使用paste等），然后使用as.formula转换为公式对象，但我怀疑上面的解决方案更清晰。

将偏移量参数传递给lm函数

1 个答案: