如何在glm（R）中拟合坡度修改器

Question

我想拟合以下形式的一般线性模型：

lp = c + (a1+a2*Test)*x

其中c是截距（待拟合），a1是x的系数，a2是2级因子“测试”（此处编码为虚拟）的第二级的x系数的修正变量值“ 1”）。

因此对于因子“ Test”的第一级（虚拟变量的值0），斜率是a1。对于第二级“测试”，斜率是（a1 + a2）。

在GenStat中，我可以在“广义线性模型”菜单中将其设置为“ x + Test.x”，这将为我提供所需的系数c，a1和a2的估计值。

在R中，我尝试了以下操作：

glm(y ~ x + Test*x)

这给了我以下系数：截距（c），x，测试和x：Test。

我认为'Test'系数是截距的修改器（我不想拟合），而x：Test是我实际想要的x系数（即a2）的修改器。 / p>

如何避免在R中拟合“测试”的系数？是否有一个运算符与我使用'。'具有相同的效果在GenStat中？

编辑：我也尝试过：

glm(y ~ x + offset(Test*x))

但这只是给我一个固定值'Test * x'的偏移量，它不适合系数'a2'。

Answer 1

我不知道GenStat，但您似乎要的是拥有线性预测器

lp = intercept + a1*x + Test*x

采用代数（而非模型）表示法，其中intercept和a1适合，但是Test和x是固定值或观察值。

如果正确，则R表示法将Test*x描述为“偏移”，并使用

拟合模型

glm(y ~ x + offset(Test*x))

Answer 2

我想我已经找到了解决方法。

R中正确的运算符是'：'。

所以R中的代码是：

glm（y〜x + Test：x）

然后根据需要为我提供了截距x和Test：x的拟合系数。