如何在 glm (R) 中拟合斜率修改器答案

【问题标题】：How to fit a slope modifier in glm (R)如何在 glm (R) 中拟合斜率修改器
【发布时间】：2019-05-02 15:55:33
【问题描述】：

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（要拟合），a1 是 x 的系数，a2 是 2 级因子“测试”的第二级 x 系数的修饰符（此处编码为虚拟变量值'1'）。

所以对于因子“Test”的第一级，虚拟变量的值为 0，斜率为 a1。对于'Test'的第二级，斜率为（a1+a2）。

在 GenStat 中，我可以在广义线性模型菜单中将其拟合为“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，我尝试了以下方法：

glm(y ~ x + Test*x)

这给了我以下系数：截距 (c)、x、Test 和 x:Test。

我认为“测试”系数是截距的修饰符（我不想拟合），而 x:Test 是我实际想要的 x 系数（即 a2）的修饰符。

如何避免在 R 中拟合“测试”的系数？是否存在与我使用“。”具有相同效果的运算符在 GenStat 中？

编辑：我也试过了：

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

但这只是给了我值“Test*x”的固定偏移量，它不适合系数“a2”。

【问题讨论】：

标签： r glm

【解决方案1】：

我不知道 GenStat，但看来您要求的是拥有线性预测器

lp = intercept + a1*x + Test*x

采用代数（非模型）表示法，其中 intercept 和 a1 是拟合的，但 Test 和 x 是固定值或观测值。

如果这是正确的，那么 R 表示法就是将 Test*x 描述为“偏移量”，并使用以下方法拟合模型

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

【讨论】：

非常感谢您的回复。我把我的因素变成了一个虚拟的“0”/“1”变量，这样我就可以尝试“偏移”，但据我所见，它只是添加了“测试乘以 x”的值，这不是我想要的在这种情况下要做。我正在尝试拟合模型：'lp = intercept + (a1+Test.a2).x'，其中 Test 是我的因子水平的“0”或“1”虚拟变量。我应该在我原来的问题中把测试放在我的等式中 - 我会编辑它！

【解决方案2】：

我想我已经找到了解决办法。

R 中正确的运算符是 ':'。

所以R中的代码是：

glm(y~x+Test:x)

这给了我截距的拟合系数，x 和 Test:x，根据需要。

【讨论】：