Question

我正在寻找一种方法来指定预测变量的值。当我使用当前数据运行glm时，我的一个变量的系数接近于1。我想把它设置为.8。

我知道这会给我一个较低的R ^ 2值，但我先前知道模型的预测能力会更大。

glm的权重部分看起来很有希望，但我还没想出来。

非常感谢任何帮助。

Answer 1

我相信您正在寻找offset中的glm参数。例如，您可能会这样做：

glm(y ~ x1, offset = x2,...)

在这种情况下，x2的系数将设置为1.在您的情况下，您可能希望将该列乘以0.8？

要展开，以下是?glm关于offset参数的说法：

这可以用于指定要包括的先验已知组件在拟合期间的线性预测器中。这应该是NULL或a 长度等于案例数的数字向量。一个或多个偏移项可以包含在公式中，也可以包含在公式中，如果指定了多个使用的总和。见model.offset。

因此，您也可以使用offset()函数在模型公式中添加偏移量。这是一个简单的例子说明了它的用法：

set.seed(123)

d <- data.frame(y = factor(sample(0:1,size = 100,replace = TRUE)),x1 = runif(100),x2 = runif(100))

glm1 <- glm(y~x1+x2,data = d,family = binomial)
coef(glm1)

(Intercept)          x1          x2 
  0.4307718  -0.4128541  -0.6994810 

glm2 <- glm(y~x1,data = d,offset = x2,family = binomial)
coef(glm2)

(Intercept)          x1 
 -0.4963699  -0.2185571 

glm3 <- glm(y~x1+offset(x2),data = d,family = binomial)
coef(glm3)

(Intercept)          x1 
 -0.4963699  -0.2185571

请注意，最后两个具有相同的系数。

如何在回归中设置系数值; [R

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