r - 从数据/系数创建 lm 对象

Question

有没有人知道可以根据数据集和系数创建 lm 对象的函数？

我对此很感兴趣，因为我开始使用贝叶斯模型平均 (BMA) 并且我希望能够根据 bicreg 的结果创建一个 lm 对象。我想访问所有不错的通用 lm 函数，如诊断绘图、预测、cv.lm 等。

如果您非常确定这样的功能不存在，那么了解它也很有帮助!

library(BMA)
mtcars_y <- mtcars[, 1] #mpg
mtcars_x <- as.matrix(mtcars[,-1])
res <- bicreg(mtcars_x, mtcars_y)

summary(res)
res$postmean # bma coefficients

# The approximate form of the function
# I'm looking for
lmObject <- magicFunction(data=mtcars, coefficients=res$postmean)

Answer 1

据我所知，没有任何功能可以做到这一点。一个当然可以制作。您的 magicFunction 需要做的就是创建一个包含元素的列表:

> names(fakeModel)
[1] "coefficients"  "residuals"     "effects"       "rank"         
 [5] "fitted.values" "assign"        "qr"            "df.residual"  
 [9] "xlevels"       "call"          "terms"         "model"  

然后使它成为一个 lm 对象

> class(fakeModel) <- c("lm")

我只想说，我认为这是一个坏主意。谁说您应用的通用函数将适用于 bicreg 对象。例如，您如何解释 AIC(fakeModel)？

您最好创建自己的函数来进行诊断和预测。