R：“ isat”回归（“ gets”包）中连续和分类变量之间的交互

Question

我想根据分类变量z计算y对x的微分响应（连续）。

在标准lm设置中：

lm(y~ x:z)

但是，我要在允许“ gets”包中允许脉冲指示器饱和（IIS）的同时执行此操作。 但是，以下语法会产生错误：

isat(y, mxreg=x:z, iis=TRUE)

错误消息的形式为：

“ solve.qr（out，tol = tol，LAPACK = LAPACK）中的错误：'solve中的奇异矩阵'a'”

1：在x：z中：数值表达式具有96个元素：仅第一个使用

2：在x：z中：数值表达式包含96个元素：仅第一个使用”

我应该如何修改语法？

谢谢！

Answer 1

a， isat目前在分类/字符变量上以及在使用*和:都没有提供与lm相同的功能。 我们希望在将来的版本中解决该问题。

同时，您必须在数据集中创建表示交互的独特变量。 我猜是这样的...

    library(gets)
    N <- 100
    x <- rnorm(N)
    z <- c(rep("A",N/4),rep("B",N/4),rep("C",N/4),rep("D",N/4))
    e <- rnorm(N)
    y <- 0.5*x*as.numeric(z=="A") + 1.5*x*as.numeric(z=="B") - 0.75*x*as.numeric(z=="C") + 5*x*as.numeric(z=="D") + e

    lm.reg <- lm(y ~ x:z)

    arx.reg.0 <- arx(y,mxreg=x:z)

    data <- data.frame(y,x,z,stringsAsFactors=F)
    for(i in z[duplicated(z)==F]) {
      data[[paste("Zx",i,sep=".")]] <- data$x * as.numeric(data$z==i)
    }

    arx.reg.1 <- arx(data$y,mxreg=data[,c("x","Zx.A","Zx.B","Zx.C")])
    isat.1 <- isat(data$y,mc=TRUE,mxreg=data[,c("x","Zx.A","Zx.B","Zx.C")],max.block.size=20)

请注意，由于您将为每个类别创建假人，因此这些假人可能会导致解释变量矩阵的奇异（如果在我的示例中，如果isat自动使用4个块）。 使用参数max.block.size可以避免此问题。

让我知道我是否还没解决您的问题。