Спецификация смещения в R

Question

Чтение описания glm в R неясно, в чем разница между указанием смещения модели в формуле или использованием аргумента offset.

В моей модели у меня есть ответ y, который должен быть разделен на величину смещения w, и для простоты предположим, что мы имеем ковариат x. Я использую связь с журналом.

В чем разница между

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

и

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

Answer 1

два способа идентичны.

Это можно увидеть в документации (жирным шрифтом часть):

это может быть использовано, чтобы указать априорную известный компонент, которые будут включены в линейном предсказателя во время монтажа. Это должно быть NULL или числовой вектор длины, равный числу случаев. В формулу могут быть включены один или несколько смещений, а также, и если указано более одного, используется их сумма. См. Model.offset.

Вышеприведенные говорит о offset аргумента в функции glm и говорит, что он может быть включен в формулу вместо или, а.

Быстрый Приведенный ниже пример показывает, что это верно:

данных

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

Первая модель:

> 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 

И второй способ:

> 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 

Как вы можете видеть, что два являются id entical.