使用偏移量进行lm回归-R

Question

我有这段代码。

dens <- read.table('DensPiu.csv', header = FALSE)
fl <- read.table('FluxPiu.csv', header = FALSE)
mydata <- data.frame(c(dens),c(fl))

dat = subset(mydata, dens>=3.15)
colnames(dat) <- c("x", "y")
attach(dat)

我希望对dat中包含的数据进行最小二乘回归分析，该函数形式为

y ~ a + b*x

我希望回归线经过特定的点P(x0,y0)（不是原点）。

我尝试这样做：

 x0 <- 3.15 

 y0 <-283.56

 regression <- lm(y ~ I(x-x0)-1, offset=y0)

我认为在这种情况下，data = dat 不是必要的，但我收到了以下错误：

Error in model.frame.default(formula = y ~ I(x - x0) - 1, : variable
 lengths differ (found for '(offset)').

我不知道为什么。我猜是因为我没有正确定义偏移值，但我在网上找不到任何例子。

请问有人可以解释一下偏移量是如何工作的吗？

- ac2051

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请问这个问题和你之前的那个问题有什么不同？ - agstudy

那个，这是一个非常有力的论点，说明你不应该问第二个问题。在StackOverflow上，问题应该是完全自包含的。这就是为什么你会收到一些关于两个问题相似性的评论，因为有些人（正确地）认为你应该将其简单地编辑到之前的问题中。 - joran

为了维护OP的利益，我认为这是一个判断性的问题——我同意在这种情况下最好编辑之前的问题，但我可以想象出一个非常相似的场景，在那里有人因为编辑而没有发布成为单独的问题而受到责备... - Ben Bolker

谢谢。我在之前的评论中问了这个问题，但没有人回答。因此，由于这是一个完全独立的主题（使用_offset_而不是通过点的回归），我认为它可以单独处理。 - ac2051

@Thomas 我已经阅读了帮助文件，但我无法理解它。特别是，当他们说“长度等于案例数”时，我不明白他们指的是什么意思。 - ac2051

Answer 1

您的偏移项必须是一个变量, 像x和y, 而不是数值常量。因此，您需要在数据集中创建一个包含适当值的列。

dat$o <- 283.56
lm(y ~ I(x - x0) - 1, data=dat, offset=o)

- Hong Ooi

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谢谢您的回答。我已经将点P（x0，y0）添加到我的数据库中。现在它是_dat_的第161个元素。我尝试了以下两种方法： x0 <- 3.15 y0 <- dat[161,2] regression <- lm(y ~ I(x-x0)-1, offset=y0) 和 y0 <- dat[161,] regression <- lm(y ~ I(x)-1, offset=y0) 但都没有成功。我做错了什么？为了使问题更清晰，我已经将代码的前半部分添加到了我的问题中。 - ac2051

你仍然在创建一个给定值的单一常量。你需要传递一个值的向量作为偏移量。最简单的方法是按照我发布的方式：在数据集中创建一个新列。我假设 dat[161, 2] 是你的 y0 应该是什么？这样做：dat$o <- dat[161,2]; lm(y ~ I(x - x0) - 1, offset=o, data=dat) - Hong Ooi

非常完美，非常感谢！我创建了一行而不是一列，这就是为什么它没有起作用的原因！感谢您的耐心等待。 - ac2051

使用 I(x - x0) 是正确的吗？ 该模型假设残差与 x-x0 的正态分布，但这并不总是成立。如果 x 和 x0 相关，则问题会更加严重。 我也不知道偏移量如何影响拟合。从 glm 帮助文档中可以看到：“空模型将包括偏移量和截距（如果模型中有截距）。请注意，如果链接函数依赖于数据而不是通过拟合均值进行计算，则这将是不正确的：指定零偏移量以强制进行正确的计算。” - skan

Answer 2

事实上，这里真正的问题是你应该使用一个向量来指定offset，其长度应该与数据的行数（或长度，如果数据被组织为向量）相同。以下代码将按预期完成您的工作：

regression <- lm(y ~ I(x-x0)-1, offset = rep(y0, length(y)))

这里有一份对于IT技术相关内容的好解释，如果您感兴趣：http://rfunction.com/archives/223

- Liang Zhang

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你应该平衡你的括号。 - Adrian Keister