说我有一个粗略的多元线性回归模型:Y =截距+ Aa + Bb + Cc + Dd + Ee。我想知道是否可以使用R(特别是lm命令)将我的Beta输入或设置为A = 2,B = -10,C = 3,D = 0,E = 7并应用summary( lm),以查看这些预定的beta对截距的影响。
我正在考虑使用I函数,例如对于A = 2使用I(2 * a),但我认为这不起作用,因为它只是缩放这些值。
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您可以尝试转换后的因变量y'。
y'=y-X*beta
在此公式中,y
是包含初始因变量值的矩阵(在这种情况下为N * 1矩阵),X
是自变量的设计矩阵(N * 5矩阵在这种情况下),而beta
是您的固定回归系数的向量,即beta = c(2, -10, 3, 0, 7)
。
您可以使用具有转换后的因变量的仅截距线性回归模型。