Я хочу иметь гладкий код, чтобы я мог вызывать функцию со списком прогнозируемых переменных как часть матрицы, а затем использовать логистическую регрессию с прогнозирующими переменными. Моя проблема возникает, когда я хочу использовать выбор предметов в моей логистической регрессии, что мне нужно сделать для одной из моих оценок, поскольку имя коэффициентов в логистической регрессии становится именем матрицы + имена переменных. Поэтому я получаю ошибку, когда хочу получить прогнозные значения, основанные на коэффициентах из логистической регрессии. Поэтому я хочу найти решение, чтобы в метках коэффициентов не было названия моей матрицы. Когда я не сокращаю свой набор данных, код работает, так как он будет считать, что оба набора данных имеют одинаковое количество наблюдений.
Я надеюсь, что кто-то может мне помочь с этим.
true.conf <- cbind(var1=simdata$var1,var2=simdata$var2,simdata$var3=var3)
true.conf = true.conf[simdata$treatment==0,]
glm0.out=glm(Y~true.conf,family=binomial,data=simdata)
t.0=predict(model=glm0.out,newdata=simdata,type="response")
Вот как это выглядит сейчас, когда я набираю glm0.out:
"Coefficients:
(Intercept) true.confvar1 true.confvar2 true.confvar3"
Вот как я хочу, чтобы это выглядело, когда я набираю glm0.out:
"Coefficients:
(Intercept) var1 var2 var3"
Конечно, если есть способ использовать прогнозирование без изменения названия коэффициентов при наборе текста, что также хорошо для меня.