在数据分析和可视化过程中，我们经常会遇到需要对数据进行归一化处理并进行曲线拟合的情况。这种情况下，广义线性模型（GLM）是常用的工具之一。然而，有时候我们的模型结果可能不会如预期的那样呈现出平滑的曲线，而是一个个直线段拼接而成。本文将通过一个具体的实例，探讨如何通过调整模型预测参数来解决此类问题。
问题背景
假设我们有一个数据集IV_BP，包含了社会经济地位（SES）和其对应的归一化值（Normalised_value）。我们希望利用这个数据集来训练一个GLM模型，并用该模型来预测另一数据集IV_df的归一化值。以下是我们的数据和模型训练代码：
# 关闭科学计数法 options(scipen = 999) # 数据 IV_BP <- structure(list(Breakpoints = c("Min", "BP1", "BP2", "BP3", "BP4", "Max"), SES = c(-1.8, -0.3, -0.1, 0.1, 0.3, 0.8), Normalised_value = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L)) # 训练GLM模型 glmfit <- glm(Normalised_value ~ SES, data = IV_BP, family = quasibinomial())
