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我正在做一个线性回归，我想修复一些输入。我找到了使用offset. 让我们在示例中查看它：

set.seed(145)
df <- data.frame(a = rnorm(10), b = rnorm(10), c = rnorm(10), d = rnorm(10))

summary(lm(formula = a ~ . + offset(0.1*c) - c + offset(0.05*d) - d, data = df))

问题是我有更多的变量，我想自动生成我的 lm 公式。

假设，我想传递输入的名称（即 lm 中的数据列）和它的 coefs 的值，例如以下面的方式：

inputs_fix <- c("c", "d")
inputs_fix_coef <- c(0.1, 0.05)

然后我需要一个函数来为我编写上面的公式，但我不知道如何编写offset(0.1*c) - c + offset(0.05*d) - d具有inputs_fix和inputs_fix_coef对象的表达式。

可能吗？还有另一种固定系数的方法（更优雅）？感谢任何帮助

更新paste：使用@Jan as.formulavan der Laan 建议创建公式

my.formula <- paste0(" + offset(", inputs_fix_coef, "*", inputs_fix, ") - ", inputs_fix, collapse = " ")
lm.fit <- lm(formula = as.formula(paste0("a ~ .", mi.expresion)), data = df))

这不是很清楚，但它将所有输入保存到 lm 对象lm.fit$model中，这些输入在@Jan van der Laan 答案中丢失。并且不需要复制 data.frame

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处理此问题的一种方法是使用总偏移量计算一个新列，并从数据集中删除偏移量中使用的列：

# create copy of data withou columns used in offset
dat <- df[-match(inputs_fix, names(df))]

# calculate offset
dat$offset <- 0
for (i in seq_along(inputs_fix)) 
  dat$offset <- dat$offset + df[[inputs_fix[i]]]*inputs_fix_coef[i]

# run regression
summary(lm(formula = a ~ . + offset(offset) - offset, data = dat))

也总是可以将公式生成为字符向量（使用paste等），然后使用转换为公式对象as.formula，但我怀疑上面的解决方案更干净。

于 2015-06-24T10:08:41.467 回答