四分之一假人的线性回归

Question

我正在尝试对以下数据进行线性回归

Power<-mutate(Power,Year=format(Date,"%Y"),Quarter=quarters(Date),Month=format(Date,"%m"))
head(Power)
       Date    YY    XX  Year    Quarter
2007-01-01     NA     NA 2007      Q1
2007-01-02     NA     NA 2007      Q1
2007-01-03  55.90  71.40 2007      Q1
2007-01-04  55.25  70.75 2007      Q1

该模型是

lm(YY~XX+as.factor(Quarter,ref="Q1"),data=Power)

这很好。 但是，它会自动为三个季度创建三个假人。 有没有办法只包含一个假人，例如在该模型中的Q2？

Answer 1

可以说，最常见的方法是使用I()创建一个二分变量。

lm(YY ~ XX + I(Quarter=="Q2"), data=Power)

这包括模型中的二进制预测变量，当Quarter=="Q2"时为1，否则为0。

Answer 2

最简单的方法是使用所需信息创建新变量。

Power$Q2dummy <- 0
Power$Q2dummy[which(Power$Quarter == 'Q2')] <- 1
lm(YY~XX+Q2dummy,data=Power)

但是，很难说，因为您没有提供数据甚至是摘要（什么是变量Quarter？我猜有4个状态的因子？）。

Answer 3

一种可能是使用ifelse(rule, if TRUE, if FALSE)命令：

例如：

Power$Q2dummy <- ifelse(Power$Quarter == "Q2",1,0)
lm(YY~XX+Q2dummy,data=Power)