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。