Чи є простий спосіб поєднати дві моделі glm в R?

У мене є дві моделі логістичної регресії в R, виготовлені з glm(). Вони обидва використовують однакові змінні, але були зроблені з використанням різних підмножин матриці. Чи є простий спосіб отримати середню модель, яка дає значення коефіцієнтів, а потім використовувати це за допомогою функції predict ()?

[Вибачте, якщо цей тип запитань слід розмістити на сайті програмування, дайте мені знати, і я опублікую його там]

Дякую

Ви хочете взяти середнє значення передбачуваних ймовірностей або середнє значення коефіцієнтів? Вони дадуть різні результати, оскільки логістична регресія передбачає нелінійне перетворення лінійного предиктора.

Функція виконувати будь-яке було б щось подібне. Встановіть, avgщоб "prob"отримати перше або щось інше для останнього.

pred_comb <- function(mod1, mod2, dat, avg="prob", ...)
{
    xb1 <- predict(mod1, dat, type="link", ...)
    xb2 <- predict(mod2, dat, type="link", ...)
    if(avg == "prob")
        (plogis(xb1) + plogis(xb2))/2
    else plogis((xb1 + xb2)/2)
}