[英]change contrasts of interaction term specified with colon in lm()
是否可以使用冒號:
表示法來更改lm
指定的交互作用項的contrasts
?
在以下示例中,引用類別默認為gear:vs
(即gear5:vs1
)生成的六個術語中的最后一個。 相反,我希望它使用六個中的第一個作為參考(即gear3:vs0
)。
mtcars.1 <- mtcars %>%
mutate(gear = as.factor(gear)) %>%
mutate(vs = as.factor(vs))
lm(data=mtcars.1, mpg ~ gear:vs) %>%
tidy
#> # A tibble: 6 x 5
#> term estimate std.error statistic p.value
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 (Intercept) 30.4 4.13 7.36 0.0000000824
#> 2 gear3:vs0 -15.4 4.30 -3.57 0.00143
#> 3 gear4:vs0 -9.40 5.06 -1.86 0.0747
#> 4 gear5:vs0 -11.3 4.62 -2.44 0.0218
#> 5 gear3:vs1 -10.1 4.77 -2.11 0.0447
#> 6 gear4:vs1 -5.16 4.33 -1.19 0.245
分別指定gear
和vs
對比度似乎沒有效果:
lm(data=mtcars.1, mpg ~ gear:vs,
contrasts = list(gear = contr.treatment(n=3,base=3),
vs = contr.treatment(n=2,base=2))) %>%
tidy
#> # A tibble: 6 x 5
#> term estimate std.error statistic p.value
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 (Intercept) 30.4 4.13 7.36 0.0000000824
#> 2 gear3:vs0 -15.4 4.30 -3.57 0.00143
#> 3 gear4:vs0 -9.40 5.06 -1.86 0.0747
#> 4 gear5:vs0 -11.3 4.62 -2.44 0.0218
#> 5 gear3:vs1 -10.1 4.77 -2.11 0.0447
#> 6 gear4:vs1 -5.16 4.33 -1.19 0.245
而且我不確定如何直接為gear:vs
指定對比度:
lm(data=mtcars.1, mpg ~ gear:vs,
contrasts = list("gear:vs" = contr.treatment(n=6,base=6))) %>%
tidy
#> Warning in model.matrix.default(mt, mf, contrasts): variable 'gear:vs' is
#> absent, its contrast will be ignored
#> # A tibble: 6 x 5
#> term estimate std.error statistic p.value
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 (Intercept) 30.4 4.13 7.36 0.0000000824
#> 2 gear3:vs0 -15.4 4.30 -3.57 0.00143
#> 3 gear4:vs0 -9.40 5.06 -1.86 0.0747
#> 4 gear5:vs0 -11.3 4.62 -2.44 0.0218
#> 5 gear3:vs1 -10.1 4.77 -2.11 0.0447
#> 6 gear4:vs1 -5.16 4.33 -1.19 0.245
由reprex軟件包 (v0.2.1)創建於2019-01-21
解決此問題的一種方法是在回歸之前預先計算交互作用項。
為了演示,我們可以在mtcars
創建一個因子列GV
,其水平與在lm
輸出中觀察到的水平相同。 它生成相同的值:
mtcars %>%
mutate(GV = interaction(factor(gear), factor(vs)),
GV = factor(GV, levels = c("5.1", "3.0", "4.0", "5.0", "3.1", "4.1"))) %>%
lm(mpg ~ GV, .) %>%
tidy()
# A tibble: 6 x 5
term estimate std.error statistic p.value
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 (Intercept) 30.4 4.13 7.36 0.0000000824
2 GV3.0 -15.4 4.30 -3.57 0.00143
3 GV4.0 -9.4 5.06 -1.86 0.0747
4 GV5.0 -11.3 4.62 -2.44 0.0218
5 GV3.1 -10.1 4.77 -2.11 0.0447
6 GV4.1 -5.16 4.33 -1.19 0.245
現在我們省略第二個mutate
項,因此級別為3.0、4.0、5.0、3.1、4.1、5.1。
mtcars %>%
mutate(GV = interaction(factor(gear), factor(vs))) %>%
lm(mpg ~ GV, .) %>%
tidy()
# A tibble: 6 x 5
term estimate std.error statistic p.value
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 (Intercept) 15.1 1.19 12.6 1.38e-12
2 GV4.0 5.95 3.16 1.88 7.07e- 2
3 GV5.0 4.08 2.39 1.71 9.96e- 2
4 GV3.1 5.28 2.67 1.98 5.83e- 2
5 GV4.1 10.2 1.77 5.76 4.61e- 6
6 GV5.1 15.4 4.30 3.57 1.43e- 3
使用interaction(factor(gear), factor(vs), lex.order = TRUE)
獲得級別interaction(factor(gear), factor(vs), lex.order = TRUE)
。
mtcars %>%
mutate(GV = interaction(factor(gear), factor(vs), lex.order = TRUE)) %>%
lm(mpg ~ GV, .) %>%
tidy()
# A tibble: 6 x 5
term estimate std.error statistic p.value
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 (Intercept) 15.0 1.19 12.6 1.38e-12
2 GV3.1 5.28 2.67 1.98 5.83e- 2
3 GV4.0 5.95 3.16 1.88 7.07e- 2
4 GV4.1 10.2 1.77 5.76 4.61e- 6
5 GV5.0 4.07 2.39 1.71 9.96e- 2
6 GV5.1 15.3 4.30 3.57 1.43e- 3
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