如何使用 R 中的外部系数从外部验证逻辑模型

Question

我正在尝试使用已发布的系数从外部验证逻辑模型。 举个例子，我想要帮助验证的模型是：

glm(outcome ~ sex + age + sex:age, family = "binomial")

性别是一个因素（例如，M 或 F），年龄是一个连续值。 系数为：

Intercept: -2.827381;
M sex: 0.286466741;
Age: -0.036205346;
sex*age: -0.151205539.

外部验证数据集是一个 mids（小鼠）100 个插补数据集，称为 impulated_data_outcomes。 所以我正在尝试的是：

model_linear_predictors <- expression(-2.827381 + (0.286466741*as.numeric(sex))+ (-0.036205346*age) + (-0.151205539*(as.numeric(sex)*age)))
linear_predictors <-with (imputed_data_outcomes, model_linear_predictors)

然后使用这些线性预测器来计算外部数据集等的预测概率。 然而，这一步不起作用，我相信这归因于性别*年龄系数的错误分配，因为如果我删除交互项，它就可以正常工作。

您能否建议处理此问题的正确方法？非常感谢提前

Answer 1

情绪化。

with(data, expr,..)

是使用数据上的表达式来进行计算，在本例中是预测。

expr

需要使用

data

中的列名进行定义，请参阅下面的示例：

> df <- data.frame(x=c(1, 2, 3, 4),
                  y=c(2, 2, 3, 4))
 
> with(df, x * y)
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