從數據/係數創建lm對象

有誰知道一個函數可以創建一個給定數據集和係數的lm對象？從數據/係數創建lm對象

我對此感興趣，因爲我開始玩貝葉斯模型平均（BMA），我希望能夠從bicreg的結果中創建一個lm對象。我希望能夠訪問所有良好的通用lm函數，如診斷繪圖，預測，cv.lm等。

如果您非常確定這樣的函數不存在，這對知道也是非常有幫助的！

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)

來源

2010-01-14 Bob Albright

哇。我必須始終使用魔法功能。 :) – Shane 2010-01-14 05:03:17

沒有功能，我知道這是這樣的。人們當然可以製造。所有這一切你magicFunction需要做的就是創建一個元素的列表：

> names(fakeModel) 
[1] "coefficients" "residuals"  "effects"  "rank"   
[5] "fitted.values" "assign"  "qr"   "df.residual" 
[9] "xlevels"  "call"   "terms"   "model"

然後使它的LM對象

> class(fakeModel) <- c("lm")

我只想說，我認爲這是一個壞主意，但。誰說，你應用的通用函數將適用於bicreg對象。例如，你會如何解釋AIC（fakeModel）？

您最好創建自己的函數來執行診斷和預測。

來源

2010-01-14 06:03:04

針對AIC（fakeModel）採取的要點。我會寫我自己的預測和診斷。感謝您的建議。 – 2010-01-15 21:02:31

看起來你可以照常計算你的lm對象，然後通過修改lm()結果的$coefficients屬性修改係數。

不知道它對應於你想要做什麼，但...

來源

2010-01-14 10:42:21 juba

這可能適用於預測，但對於診斷我需要保持對象的其餘部分同步。 – 2010-01-15 20:09:30

從數據/係數創建lm對象

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