从数据/系数创建lm对象

Question

有没有人知道在给定数据集和系数的情况下可以创建lm对象的函数？

我对此很感兴趣，因为我开始玩贝叶斯模型平均（BMA），我希望能够从bicreg的结果中创建一个lm对象。 我想访问所有漂亮的通用lm函数，如诊断绘图，预测，cv.lm等。

如果您非常确定不存在这样的功能，那么知道它也会非常有用！

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

没有我知道的功能就是这样做。 当然可以制作一个。 你的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"  

然后把它变成一个lm对象

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

我只想说，我认为这是一个坏主意。 可以这么说，您应用的泛型函数将适用于bicreg对象。 例如，您如何解释AIC（fakeModel）？

您最好创建自己的功能来进行诊断和预测。

Answer 2

看起来你可以照常计算你的lm对象，然后通过修改你的lm()结果的$coefficients属性来修改$coefficients 。

有关详细信息，请参阅此问题和结果：

http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e2/help/07/08/24294.html

不确定它对应于你想做什么，不过......