如何用固定的负截距拟合 R 中的线性回归？

Question

背景：物种丰富度与体重的负值 -0.75 成正比。但是，当我拟合我的数据时，我得到的值为 0.57。一位朋友告诉我，summary(lm) 结果打印出数据的“最佳拟合”斜率。不过，我想知道是否可以创建一个回归图，其中我将斜率强制为 -0.75，就像文献中一样。

我的代码是：

y 值

log.nspecies.dec = c(3.05, 2.95, 2.97, 2.98, 2.84, 2.85, 2.83, 2.71, 2.64, 2.62, 2.58, 2.37, 2.26, 2.17, 2.00, 1.88, 1.75, 1.62, 1.36, 1.30, 1.08, 1.20, 0.90, 0.30, 0.70, 0.30, 0.48, 0.00, 0.30, 0.00)

x 值

logbio.dec = c(2.1, 2.3, 2.5, 2.7, 2.9, 3.1, 3.3, 3.7, 3.9, 4.1, 4.3, 4.5, 4.7, 4.9, 5.1, 5.3、5.5、5.7、5.9、6.1、6.3、6.5、6.7、6.9、7.1、7.3、7.5、7.7、7.9）

绘制条形图并叠加回归线

用 x 命名 y 变量

名称（log.nspecies.dec）= logbio.dec

对 y 变量进行排序

log.nspecies.dec = log.nspecies.dec[order (as.numeric(names(log.nspecies.dec)))]

做条形图

xpos = barplot(log.nspecies.dec, las = 2, space = 0)

lm.fit = lm(log.nspecies.dec ~ as.numeric(names(log.nspecies.dec))) 摘要(lm.fit)

y.init = lm.fit$coefficients[2] * as.numeric(names(log.nspecies.dec))1 + lm.fit$coefficients1

y.end = lm.fit$coefficients[2] * as.numeric(names(log.nspecies.dec))[length(log.nspecies.dec)] + lm.fit$coefficients1

segments(xpos1, y.init, xpos [length(xpos)], y.end, lwd = 2, col = 'red')

title(main = 'ln 种数~lm 重量')

系数（lm.fit）

给出斜率为 0.57 的结果。如何将斜率强制为 -0.75？

Answer 1

您可以使用offset 将 y 截距固定为负值。例如

## Example data
x = 1:10
y = -2 + 2* x

# Fit the model
(m = lm(y ~ 0 + x, offset = rep(-2, length(y))))


#Call:
#lm(formula = y ~ 0 + x, offset = rep(-2, length(y)))

#Coefficients:
#x  
#2  

输出正确识别梯度为 2。

您的代码不起作用的原因是您使用的是abline()。查看?abline，它声明要画线，它将依次调用coef(MODEL)。当您使用偏移量时，coef 函数不会返回 y 截距。

R> coef(m)
x 
2 

因此abline 画错了线。

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如果截取改变，代码仍然有效

x = 1:10
y = 2 + 2*x
lm(y ~ 0 + x, offset = rep(2, length(y)))