Я бьюсь головой об компьютер ... У меня есть модель прогнозирования в R, которая выглядит следующим образом
m.final.glm <- glm(binary_outcome ~ rcs(PredictorA, parms=kn.a) + rcs(PredictorB, parms=kn.b) + PredictorC , family = "binomial", data = train_data)
Я хочу проверить эту модель на test_data2 - сначала обновив линейный предиктор (lp)
train_data$lp <- predict(m.final.glm, train_data)
test_data2$lp <- predict(m.final.glm, test_data2)
lp2 <- predict(m.final.glm, test_data2)
m.update2.lp <- glm(binary_outcome ~ 1, family="binomial", offset=lp2, data=test_data2)
m.update2.lp$coefficients[1]
m.final.update2.lp <- m.final.glm
m.final.update2.lp$coefficients[1] <- m.final.update2.lp$coefficients[1] + m.update2.lp$coefficients[1]
m.final.update2.lp$coefficients[1]
p2.update.lp <- predict(m.final.update2.lp, test_data2, type="response")
Это подводит меня к тому, что я обновил линейный предиктор, то есть в сводке модели только перехват отличается, но коэффициенты каждого предиктора одинаковы.
Далее я хочу включить в обновленную модель новый предиктор (если он имеет значение), PredictorD.Это означает, что модель должна иметь обновленный линейный предиктор и те же коэффициенты для предикторов A, B и C, но модель также должна содержать предиктор D и оценивать его значимость.
Как мне это сделать?Я буду очень благодарен, если вы поможете мне с этим.Спасибо !!!