Как эффективно редактировать коэффициенты Tweedie GLM в R
Я работаю с моделью Tweedie GLM. После того, как я строю свою модель с категориальными и непрерывными предикторами на обучающем наборе, я получаю свои коэффициенты и затем использую их для прогнозирования данных на тестовом наборе.
NonPenalizedTweedie <-glm(ModelingVars1,
family = tweedie(var.power=1.5, link.power = 0),
weight = Units, data = data1)
Однако в отрасли, в которой я нахожусь, нам часто приходится вручную изменять некоторые коэффициенты по деловым соображениям, а затем повторно запускать обновленную модель, оставляя исходные коэффициенты перехвата / других коэффициентов неизменными.
data1$Pred <-predict(NonPenalizedTweedie, data=data1, type="response")
Моя проблема заключается в следующем: я иногда хочу изменить только один уровень категориальной переменной, а затем повторно запустить модель с остальными коэффициентами, оставаясь неизменными. Я исследовал это бесконечно, но не могу найти хороший способ сделать это эффективным способом. Я хочу иметь возможность вручную изменить любой из моих переменных коэффициентов для нескольких категориальных уровней, а также непрерывный, а затем повторно запустить анализ с новыми коэффициентами, чтобы просмотреть диаграммы подгонки и поднятия.
В прошлом я просто брал выходные данные из R и помещал их в Excel, где я мог динамически изменять коэффициенты уровня, а затем подбирать диаграммы / диаграммы подъема для автоматического обновления, но я хотел бы найти хороший динамический способ сделать это в R, если это возможно.
Некоторые ранние идеи, с которыми я экспериментировал:
coeffs <- exp(NonPenalizedTweedie$coefficients)
coeffs["data1$Var1Level1"] <- 1.2
coeffs["data1$Var1Level2"] <- 1.2
coeffs["data1$Var2Level3"] <- 1.2
Любые идеи будут великолепны. Спасибо.