我正在使用lm(y~poly(x,2)) 将二阶多项式拟合到我的数据中。但我只是找不到指定已知截距值的方法。如何使用lm 拟合具有已知截距值（例如“k”）的多项式模型？
【问题讨论】：
- 1 的截距参数，并从您的数据中减去已知截距？
offset(k) 会更明确。
标签： r linear-regression polynomials intercept
lm(y~-1+x+I(x^2)+offset(k))
应该这样做。
-1 禁止自动添加拦截项x 增加一个线性项I(x^2) 增加了一个二次项； I() 是必需的，以便 R 将 ^2 解释为平方，而不是在 x 和它自身之间进行交互（根据公式规则，这相当于单独的 x）offset(k) 添加已知常量截距我不知道poly(x,2)-1 是否可以消除拦截；你可以试试看。从您的数据中减去偏移量应该可以正常工作，但offset(k) 可能会更明确一些。您可能必须将k 设为向量（即将其复制到数据集的长度，或者最好将其作为列包含在数据集中并使用data=... 传递数据
【讨论】：
offset 看起来是个很棒的函数；对它的帮助有点令人困惑：“偏移量是要添加到线性预测器中的术语，例如在广义线性模型中，已知系数为 1 而不是估计系数。”已知系数 1？这一定是笔误。
y=b0+b1*x1+b2*x2+1*offset 而不是y=b0+b1*x1+b2*x2+b3*offset（其中b3 将是“估计系数”）。