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r - 结合来自两个不同数据集的 glm 模型 (r/rpy2)

问题描述

我想结合两个 glm 模型来获得一个编译模型。我正在使用 rpy2，但是任何输入，即使只是 R，也将不胜感激。这个想法是在两个不同的数据集上运行 glm，例如（变量​​不重要）：

model1 = robjects.r.glm(formula = robjects.r('dead~sex+stage+resection+topography+age_group'), data = base.as_symbol('dataframe'), family=robjects.r('binomial'))

model2 = robjects.r.glm(formula = robjects.r('dead~sex+stage+resection+topography+age_group'), data = base.as_symbol('dataframe'), family=robjects.r('binomial'))

这给出了两个不同的模型，如下所示：

Deviance Residuals:
    Min       1Q   Median       3Q      Max
-1.7993  -1.2918   0.7564   0.9539   1.1845

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)    2.52853  650.71026   0.004    0.997
sex            0.05414    0.19764   0.274    0.784
stage         -0.04848    0.12048  -0.402    0.687
resection     -0.06445    0.22942  -0.281    0.779
topography     0.03817    0.03308   1.154    0.248
age_group1.0 -14.50717  650.61186  -0.022    0.982
age_group2.0 -15.02184  650.61184  -0.023    0.982
age_group3.0 -15.36247  650.61185  -0.024    0.981
age_group4.0 -14.39212  650.61186  -0.022    0.982

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 634.18  on 499  degrees of freedom
Residual deviance: 613.20  on 491  degrees of freedom
AIC: 631.2

Number of Fisher Scoring iterations: 14

现在我想结合两个具有上述结构的模型来获得一个结果，就好像我在单个数据集上运行 glm 一样。我不能同时在两个数据集上运行 glm。它需要在数据集上单独完成，然后将两个结果模型结合起来。我该怎么做呢？

标签： rglmrpy2

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