3

lm 调用对象的数据部分是否有等效的更新？

例如，假设我有以下模型：

dd = data.frame(y=rnorm(100),x1=rnorm(100))
Model_all <- lm(formula = y ~ x1, data = dd)

有没有一种方法可以对 lm 对象进行操作以产生等效的效果：

Model_1t50 <- lm(formula = y ~ x1, data = dd[1:50,])

我正在尝试从样本预测测试中构建一些 psudo，拥有一个 lm 对象并简单地滚动数据会非常方便。

4

2 回答 2

6

我相当肯定这update实际上是你想要的！

example(lm)
dat1 <- data.frame(group,weight)
lm1 <- lm(weight ~ group, data=dat1)
dat2 <- data.frame(group,weight=2*weight)
lm2 <- update(lm1,data=dat2)
coef(lm1)
##(Intercept)    groupTrt 
##      5.032      -0.371 
coef(lm2)
## (Intercept)    groupTrt 
##     10.064      -0.742

如果您希望由此提高效率，您会感到失望——R 只是替换新参数并重新评估调用（参见 的代码update.default）。但它确实使代码更干净......

于 2013-01-20T01:45:26.227 回答
1

biglm 对象可以更新以包含更多数据，但不能更少。因此，您可以按相反的顺序执行此操作，从较少的数据开始，然后添加更多。见http://cran.r-project.org/web/packages/biglm/biglm.pdf

但是，我怀疑您对为子总体估计的参数感兴趣（即，如果行 1:50 对应于"a"因子变量的水平factrvar。在这种情况下，您应该在公式中使用交互（~factrvar*x1）而不是子集到data[1:50,]。这种类型的交互将对 的每个级别给出不同的效果估计。这factrvar比单独估计每个参数更有效，并且将限制任何附加参数（即x2in每次都会收到一个单独的参数估计。~factrvar*x1 + x2factrvarx2

于 2013-01-19T23:52:51.250 回答