Трансплантация коэффициентов уравнения линейной регрессии от одной модели другой, в R Опции

[ИНО]

Задача в том, чтобы обучить модель линейной регрессии (см. тему соседнюю) на одних данных, а потом применить к другим, при этом не меняя коэффициентов. Извлечь коэффициенты из объекта класса "lm" легко, но как правильно передать другой модели? С некоторым удивлением не обнаружил в синтаксисе функции lm() возможности задачи пользовательских коэффициентов для каждого члена уравнения. На буржуйских формах что-то пишут о применении служебной функции offset(), но я так и не понял как ее запрограммировать в случае множественной регрессии со взаимодействиями категориальных переменных с числовыми. Поэтому возникла идея тупой "пересадки органов". Логика подсказывает, что помимо $coefficients требуется пересадить еще и $fitted.values (в моем случае все наблюдения во модели-реципиенте являются подмножеством наблюдений на которых построена модель-донор, так что можно просто выкинуть лишние значения). Если бы это было не так, можно было бы подогнать новые, применив к модели-донору функцию predict() с наблюдениями, используемыми в модели-реципиенте, в качестве аргумента newdata. Далее следует поменять остатки ($residuals). Их можно не пересаживать, а вычислить, вычтя пересаженные $fitted.values из родных для реципиента $model$имя_зависимой_переменной. Достаточно ли перечисленных операций для того, чтобы модель-реципиент стала вести себя так, будто была построена на априорно заданных коэффициентах в таких задачах как построение доверительных интервалов, вычисление F-статистики и R2? Или надо пересаживать что-то еще? Просто внутри объекта "lm", помимо вышеназванного, напихано много всякого, что недоступно моему разумению. Быть может, без редактирования чего-нибудь из этого в дополнение к проделанным трансплантациям органов, чье назначение мне ясно, организм донора будет функционировать не совcем правильно, выдавая вместо ожидаемых от него результатов погоду на Луне?

Сообщение отредактировал ИНО - 28.04.2025 - 19:05

[ИНО]

Эксперименты показали, что пациенты класса "lm" переносят трансплантацию хорошо и ведут себя после нее адекватно. Например, если заменить все остатки нулями, при вызове summary() получается бесконечная F-статистика, R2, равный единицы и нулевые стандартные ошибки коэффициентов, также имеют место выдаваемые функцией predict() доверительные интервалы нулевой ширины. То есть все так, как и ожидалось, без неприятных сюрпризов. Правда, среди органов-кандидатов для пересадки обнаружились еще парочка, а именно $effects и $qr, но я покамест не разобрался с их устройством, назначением, а главное - не знаю функций, которые их используют. Рад буду подсказкам на этот счет. Хотя, похоже, конкретно для моих задач уже пересаженного достаточно.

Увы, далеко не все классы регрессионных моделей в R имеют такое же удобное для трансплантации устройство как "lm". Например, организм объектов класса "lm_robust" из пакета estimatr устроен по совершенно иным принципам, и его так просто не взломаешь, видимо, препарировать придется саму функцию эти объекты порождающую.