有谁知道给定数据集和系数可以创建 lm 对象的函数？
我对此很感兴趣，因为我开始使用贝叶斯模型平均 (BMA)，并且我希望能够根据 bicreg 的结果创建一个 lm 对象。我想访问所有不错的通用 lm 函数，如诊断绘图、预测、cv.lm 等。
如果您很确定这样的功能不存在，那么了解这一点也很有帮助！
library(BMA)
mtcars_y <- mtcars[, 1] #mpg
mtcars_x <- as.matrix(mtcars[,-1])
res <- bicreg(mtcars_x, mtcars_y)
summary(res)
res$postmean # bma coefficients
# The approximate form of the function
# I'm looking for
lmObject <- magicFunction(data=mtcars, coefficients=res$postmean)
我知道没有任何功能可以做到这一点。当然可以制作一个。您的 magicFunction 需要做的就是创建一个包含元素的列表：
> names(fakeModel)
[1] "coefficients" "residuals" "effects" "rank"
[5] "fitted.values" "assign" "qr" "df.residual"
[9] "xlevels" "call" "terms" "model"
然后使它成为一个 lm 对象
> class(fakeModel) <- c("lm")
让我说，我认为这是一个坏主意。谁说您应用的通用函数将适用于 bicreg 对象。例如，您将如何解释 AIC(fakeModel)？
您最好创建自己的函数来进行诊断和预测。
看来您可以lm照常计算对象，然后通过修改结果的$coefficients属性来修改系数lm()。
有关更多详细信息，请参阅此问题和结果：
http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e2/help/07/08/24294.html
不确定它是否符合您想要做的事情，但......