R中的偏移规范

Question

在R中阅读glm的描述对我来说尚不清楚，在公式中指定模型偏移量还是使用offset参数有什么区别。

在我的模型中，我有一个响应y，应将其除以偏移项w，为简单起见，假设我们有协变量x。 我使用日志链接。

之间有什么区别

glm(log(y)~x+offset(-log(w)))

和

glm(log(y)~x,offset=-log(w))

Answer 1

两种方式是相同的。

可以在文档中看到（粗体部分）：

这可以用来指定在拟合期间要包括在线性预测器中的先验已知分量。 该值应为NULL或长度等于事例数量的数字向量。 一个或多个偏移项可以代替地也可以包括在公式中 ，如果指定了多个，则使用它们的总和。 参见model.offset。

上面讨论了glm函数中的offset参数，并说它可以代替地包含在公式中。

下面的简单示例表明上述事实是正确的：

数据

y <- sample(1:2, 50, rep=TRUE)
x <- runif(50)
w <- 1:50
df <- data.frame(y,x)

第一个模型：

> glm(log(y)~x+offset(-log(w)))

Call:  glm(formula = log(y) ~ x + offset(-log(w)))

Coefficients:
(Intercept)            x  
     3.6272      -0.4152  

Degrees of Freedom: 49 Total (i.e. Null);  48 Residual
Null Deviance:      44.52 
Residual Deviance: 43.69    AIC: 141.2

第二种方式：

> glm(log(y)~x,offset=-log(w))

Call:  glm(formula = log(y) ~ x, offset = -log(w))

Coefficients:
(Intercept)            x  
     3.6272      -0.4152  

Degrees of Freedom: 49 Total (i.e. Null);  48 Residual
Null Deviance:      44.52 
Residual Deviance: 43.69    AIC: 141.2

如您所见，两者是相同的。