如何在模型中将所有系数设置为一个？答案

【问题标题】：How to set all coefficients to one in model?如何在模型中将所有系数设置为一个？
【发布时间】：2021-07-17 16:28:51
【问题描述】：

要将回归中的某个系数固定为一个，我们可以使用offset 函数。

我想将所有系数设置为 1。

我们来看这个例子：

set.seed(42)
y <- rnorm(100)
df <- data.frame("Uni" = runif(100), "Exp" = rexp(100), "Wei" = rweibull(100, 1))
lm(y~ offset(2*get("Uni")) + Exp + Wei, data = df)

Call:
lm(formula = y ~ offset(Uni) + offset(Exp) + offset(Wei), data = df)

Coefficients:
(Intercept)  
     -2.712

此代码有效，但是如果我有大量数据怎么办？ 800 个变量，我想为所有变量做些什么？写下他们所有的名字不会那么有效。有什么解决方案可以让我们做得更棘手吗？

【问题讨论】：

您可以在循环中定义公式
为什么要使用回归？你可以计算一个总和。

标签： r model regression

【解决方案1】：

1) 术语/更新 以下单行语句将生成指定的公式。

update(formula(terms(y ~ ., data = df)), ~ offset(.))
## y ~ offset(Uni + Exp + Wei)

2) 重新制定/sprintf 另一种方法是：

reformulate(sprintf("offset(%s)", names(df)), "y")
## y ~ offset(Dep) + offset(Uni) + offset(Exp) + offset(Wei)

3) rowSums 另一种方法是简单地对每一行求和：

lm(y ~ offset(rowSums(df)))

4) lm.fit 我们可以使用 lm.fit 在这种情况下我们不需要公式：

lm.fit(cbind(y^0), y, offset = rowSums(df))

5) 意思如果你只需要系数那么它就是：

mean(y - rowSums(df))

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我们这样做，我想我找到了一种解决方案：

set.seed(42)
# Assign everything to one data frame 
df <- data.frame("Dep" = rnorm(100), "Uni" = runif(100),
                 "Exp" = rexp(100), "Wei" = rweibull(100, 1))
varnames <- names(df)[-1]
# Create formula for the sake of model creation
form <- paste0("offset","(",varnames, ")",collapse = "+")
form <- as.formula(paste0(names(df)[1], "~", form))
lm(form, data = df)

【讨论】：