我希望我的逻辑回归模型与预测变量从同一点开始。
数据：
df <- tibble(
x = c(0:20, 0:20),
y = c(log(10:30 + 2), log(10:30 + 10)),
init = c(rep(log(10 + 2), 21), rep(log(10 + 10), 21)),
group = c(rep('A', 21), rep('B', 21))
)型号：
lm_fit <- lm(y ~ log(x + 1) + init, data = df)拟合数据的模型示例：
newdata <- df %>%
filter(group == 'A') %>%
mutate(pred_y = predict(lm_fit, newdata = newdata, type = 'response')) %>%
pivot_longer(c(y, pred_y), names_to = 'pred_type', values_to = 'value')
ggplot(aes(x, value, colour = pred_type)) +
geom_point() +
geom_line()如何更改模型，使红线（模型）与蓝线（数据）的起始值相同？即x=0，pred_y = y。
1条答案
按热度按时间erhoui1w1#
使用
init变量时，必须将其视为偏移（其系数将为1）并禁用截距（模型公式中的-1）。在将模型公式改为
log(y) ~ log(x + 1)之后，一种可能的方法是转换y变量，并将其在 x = 0中的新值用于offset（init）变量（实际上，我建议总是从 y 变量导出offset，而不是单独计算它）。