如何在 glm (R) 中拟合斜率修改器
How to fit a slope modifier in glm (R)
我想拟合以下形式的一般线性模型：
lp = c + (a1+a2*Test)*x
其中 c 是截距（待拟合），a1 是 x 的系数，a2 是 2 级因子的第二级 x 系数的修饰符 'Test'（此处编码为虚拟变量值“1”）。
所以对于因子'Test'的第一水平，虚拟变量的值为0，斜率为a1。对于'Test'的第二级，斜率为(a1+a2).
在 GenStat 中，我可以将其作为 'x+Test.x' 放入“广义线性模型”菜单中，这将为我提供我想要的系数 c、a1 和 a2 的估计值。
在 R 中，我尝试了以下操作：
glm(y ~ x + Test*x)
这给了我以下系数：截距 (c)、x、测试和 x:Test。
我认为 'Test' 系数是截距的修饰符（我不想拟合），而 x:Test 是 x 系数的修饰符（即 a2）我真正想要的。
如何避免在 R 中拟合 'Test' 的系数？是否有与我使用“.”具有相同效果的运算符？在 GenStat 中？
编辑：我也尝试过：
glm(y ~ x + offset(Test*x))
但这只是给了我值 'Test*x' 的固定偏移量，它不适合系数 'a2'。
我不知道 GenStat，但看来您要求的是线性预测器
lp = intercept + a1*x + Test*x
代数（非模型）表示法，其中 intercept 和 a1 是适合的，但 Test 和 x 是固定值或观察值。
如果那是正确的，那么 R 表示法就是将 Test*x 描述为 "offset"，并使用
拟合模型
glm(y ~ x + offset(Test*x))
我想我已经找到了解决方案。
R 中正确的运算符是“:”。
所以R中的代码是：
glm(y~x+Test:x)
这给了我截距的拟合系数，x 和 Test:x，根据需要。
我想拟合以下形式的一般线性模型：
lp = c + (a1+a2*Test)*x
其中 c 是截距（待拟合），a1 是 x 的系数，a2 是 2 级因子的第二级 x 系数的修饰符 'Test'（此处编码为虚拟变量值“1”）。
所以对于因子'Test'的第一水平，虚拟变量的值为0，斜率为a1。对于'Test'的第二级，斜率为(a1+a2).
在 GenStat 中，我可以将其作为 'x+Test.x' 放入“广义线性模型”菜单中，这将为我提供我想要的系数 c、a1 和 a2 的估计值。
在 R 中，我尝试了以下操作：
glm(y ~ x + Test*x)
这给了我以下系数：截距 (c)、x、测试和 x:Test。
我认为 'Test' 系数是截距的修饰符（我不想拟合），而 x:Test 是 x 系数的修饰符（即 a2）我真正想要的。
如何避免在 R 中拟合 'Test' 的系数？是否有与我使用“.”具有相同效果的运算符？在 GenStat 中？
编辑：我也尝试过：
glm(y ~ x + offset(Test*x))
但这只是给了我值 'Test*x' 的固定偏移量，它不适合系数 'a2'。
我不知道 GenStat，但看来您要求的是线性预测器
lp = intercept + a1*x + Test*x
代数（非模型）表示法，其中 intercept 和 a1 是适合的，但 Test 和 x 是固定值或观察值。
如果那是正确的，那么 R 表示法就是将 Test*x 描述为 "offset"，并使用
glm(y ~ x + offset(Test*x))
我想我已经找到了解决方案。
R 中正确的运算符是“:”。
所以R中的代码是：
glm(y~x+Test:x)
这给了我截距的拟合系数，x 和 Test:x，根据需要。