如何处理R中的GLM系数？

如何操作GLM对象以绕过此错误？对于predict，我希望将看不见的水平视为基本情况（即，给它们一个零系数）

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>master part.1 part.2 model.2 predict.1 model.2$xlevels$x predict.1我不同意你应该期待任何预测。您开发的模型中没有x变量是值为“C”的因子的项目，因此您不应该期望任何预测。你预测1:5的努力也应该失败。
如果你知道x='C'的行为与x='A'完全一样，那么你可以：

> part.1$x <- factor(rep("A",nrow(part.1)),levels=c("A","B"))
> predict(model.2, part.1)

>第1部分$x预测（模型2第1部分）

这将为您提供纯拦截模型。
Hmm。这可以通过黑客攻击实现，但相当棘手。你能提供更多的背景吗？基本上，我是根据协变量建立两个独立的预测模型。如果我可以对整个数据集进行这些模型预测，而不仅仅是建模的一半，这将大大简化我的评分和评估代码。你所做的没有意义。用于预测的数据不包含
x=C
。因此，对于
x=C
的情况，您无法使用它来预测
y
。这就像建立一个工作日的销售模型，并要求它预测周末的销售。如果您希望将数据集分为校准样本和验证样本，那么您需要这样做，即两个样本都包含相似的协变量分布。您过于关注原因。假设我知道先前研究或模型中的系数，出于某种原因，我无法将它们抵消到模型中？这似乎是最好的方法。
> model.2$xlevels$x <- c(model.2$xlevels, "C")
> predict.1 <- predict(model.2, part.1)

> predict.1[1:5]
         2          3          6          8         10 
0.03701494 0.03701494 0.03701494 0.03701494 0.03701494 
> summary(model.2)

Call:
glm(formula = y ~ x, data = part.2)
<snip>
Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  0.12743    0.18021   0.707    0.482
xB          -0.09042    0.23149  -0.391    0.697

> part.1$x <- factor(rep("A",nrow(part.1)),levels=c("A","B"))
> predict(model.2, part.1)