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[英]Compare treatment effects in three way interaction between two continuous variables and one categorical variable in R
[英]Interaction between continuous and categorical variable in R: is there a way to include all categories?
有沒有一種方法可以在連續變量和類別變量之間使用交互項,但不包括連續變量本身,從而使用R進行線性回歸?
我正在研究房屋租金和居住面積之間的關系。 我的數據集中有四個不同的區域,我假設它們之間的關系是不同的。 我正在使用rent
在region
以及floorspace
與region
之間的交互作用的線性回歸,並且我希望在region
和交互作用項上具有系數,但是使用具有交互作用項的lm
也會迫使floorspace
顯示為自變量。
就是這樣:
lm(formula = rent ~ factor(region) + factor(region) * floorspace,
data = mydataset)
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 4.67252 0.06792 68.792 < 2e-16 ***
factor(region)2 -0.39859 0.09453 -4.216 2.52e-05 ***
factor(region)3 -0.23631 0.17870 -1.322 0.186078
factor(region)4 -0.49076 0.10329 -4.751 2.07e-06 ***
floorspace -0.38658 0.01539 -25.119 < 2e-16 ***
factor(region)2:floorspace 0.20481 0.02145 9.550 < 2e-16 ***
factor(region)3:floorspace -0.00884 0.03987 -0.222 0.824552
factor(region)4:floorspace 0.08022 0.02348 3.416 0.000638 ***
我想要的是:
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 4.67252 0.06792 68.792 < 2e-16 ***
factor(region)2 -0.39859 0.09453 -4.216 2.52e-05 ***
factor(region)3 -0.23631 0.17870 -1.322 0.186078
factor(region)4 -0.49076 0.10329 -4.751 2.07e-06 ***
factor(region)1:floorspace -0.38658 0.01539 -25.119 < 2e-16 ***
factor(region)2:floorspace -0.18177 ??????? ????? ???????
factor(region)3:floorspace -0.39543 ??????? ????? ???????
factor(region)4:floorspace -0.30636 ??????? ????? ???????
原因是,從解釋的角度來看,更有意義的是分別顯示每個區域的floorspace
效果,而不是使用floorspace
在region=1
時顯示floorspace
,而其余部分則是給定區域和region=1
的效果之間的差異
首先,我將創建一個測試數據集: mydataset = data.frame(rent=runif(100), region=sample(1:4, 100,TRUE), floorspace=runif(100))
通過減去從公式中減去floorspace
的線性項:
summary(lm(formula = rent ~ factor(region) + factor(region) * floorspace - floorspace, data=mydataset))
Call:
lm(formula = rent ~ factor(region) + factor(region) * floorspace -
floorspace, data = mydataset)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.52917 -0.26151 0.01225 0.24816 0.52392
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.50329 0.09238 5.448 4.23e-07 ***
factor(region)2 0.01331 0.13804 0.096 0.923
factor(region)3 0.05716 0.16860 0.339 0.735
factor(region)4 -0.03252 0.16234 -0.200 0.842
factor(region)1:floorspace 0.16273 0.22805 0.714 0.477
factor(region)2:floorspace 0.01638 0.19894 0.082 0.935
factor(region)3:floorspace -0.14251 0.20262 -0.703 0.484
factor(region)4:floorspace -0.05094 0.24191 -0.211 0.834
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