Usando lme con un beta fijo (pendiente), y estimando solo la intersección

Question

lme.1.combo <- lme(ComboRate ~ p_w, random = ~1 | Rat,data=x)

La línea anterior devolverá un término de intercepción ajustado y un término de beta (pendiente) ajustado dados estos variables (permitiendo intercepciones aleatorias para cada rata).

Lo que me gustaría hacer es ejecutar la misma regresión, pero con una pendiente FIJA. Es decir, si mantengo la pendiente en un valor dado, ¿cuál será el mejor ajuste de intercepción? Así que mi salida sería el mejor valor de intercepción, dado el valor de pendiente que asigné.

¿Existe alguna forma de hacer esto usando lme u otra función en R?

Answer 1

Sí. Si sabes que la pendiente es, por ejemplo, 1.5, entonces solo resta 1.5 * p_w del resultado y ajusta el modelo solo con el término de intercepción. Entonces, en tu ejemplo:

x$ComboRate.adj <- x$ComboRate - 1.5 * x$p_w
lme.2.combo <- lme(ComboRate.adj ~ 1, random = ~1 | Rat,data=x)

Esto es lo mismo que usar un desplazamiento en tu modelo.

Para comprobar que esto funciona, primero intenta usar la estimación real de la pendiente que obtuviste del modelo lme.1.combo para asegurarte de obtener la misma estimación de intercepción del modelo de desplazamiento.