我的头撞在电脑上... 我在R中有一个像这样的预测模型
m.final.glm <- glm(binary_outcome ~ rcs(PredictorA, parms=kn.a) + rcs(PredictorB, parms=kn.b) + PredictorC , family = "binomial", data = train_data)
我想在test_data2上验证此模型-首先通过更新线性预测变量（lp）
train_data$lp <- predict(m.final.glm, train_data)
test_data2$lp <- predict(m.final.glm, test_data2)
lp2 <- predict(m.final.glm, test_data2)
m.update2.lp <- glm(binary_outcome ~ 1, family="binomial", offset=lp2, data=test_data2)
m.update2.lp$coefficients[1]
m.final.update2.lp <- m.final.glm
m.final.update2.lp$coefficients[1] <- m.final.update2.lp$coefficients[1] + m.update2.lp$coefficients[1]
m.final.update2.lp$coefficients[1]
p2.update.lp <- predict(m.final.update2.lp, test_data2, type="response")
这使我到了更新线性预测变量的地步，即在模型摘要中，截距不同，但每个预测变量的系数相同。
接下来，我想在更新的模型中包含一个新的预测变量（如果需要的话，这是绝对的）。这意味着该模型必须具有更新的线性预测变量，并且预测变量A，B和C的系数相同，但是该模型还必须包含预测变量D并估计其重要性。
我该怎么做？如果您能帮助我，我将非常感谢。谢谢!!!