DF <- data.frame(factor1=rep(1:4,1000), factor2 = rep(1:4,each=1000),base = rnorm(4000,0,1),dep=rnorm(4000,400,5))
DF$f1_1 = DF$factor1 == 1
DF$f1_2 = DF$factor1 == 2
DF$f1_3 = DF$factor1 == 3
DF$f1_4 = DF$factor1 == 4
DF$f2_1 = DF$factor2 == 1
DF$f2_2 = DF$factor2 == 2
DF$f2_3 = DF$factor2 == 3
DF$f2_4 = DF$factor2 == 4
다음 회귀를 실행하고 싶습니다.
Dep = (f1_1 + f1_2 + f1_3 + f1_4)*(f2_1 + f2_2 + f2_3 + f2_4)*(base+base^2+base^3+base^4+base^5)
더 현명한 방법이 있습니까?
당신은 코딩해야 factor1하고 factor2실제 요인 변수로. 또한 poly다항식 에 사용하는 것이 좋습니다 . 우리가 할 수있는 일은 다음과 같습니다.
DF <- data.frame(factor1=rep(1:4,1000), factor2 = rep(1:4,each=1000),
base = rnorm(4000,0,1), dep = rnorm(4000,400,5))
DF$factor1 <- as.factor(DF$factor1)
DF$factor2 <- as.factor(DF$factor2)
fit <- lm(dep ~ factor1 * factor2 * poly(base, degree = 5))
기본적 poly으로 수치 안정성에 대한 직교 기반을 생성합니다. 당신은 같은 일반 다항식하려면 base + base ^ 2 + base ^ 3 + ...사용을 poly(base, degree = 5, raw = TRUE).
당신이 사이 수준의 각 쌍에 대한 5 차 다항식 피팅되므로주의, 당신은이 모델에서 매개 변수를 많이 얻을 것이다 factor1하고 factor2.
작은 예를 고려하십시오.
set.seed(0)
f1 <- sample(gl(3, 20, labels = letters[1:3])) ## randomized balanced factor
f2 <- sample(gl(3, 20, labels = LETTERS[1:3])) ## randomized balanced factor
x <- runif(3 * 20) ## numerical covariate
y <- rnorm(3 * 20) ## toy response
fit <- lm(y ~ f1 * f2 * poly(x, 2))
#Call:
#lm(formula = y ~ f1 * f2 * poly(x, 2))
#
#Coefficients:
# (Intercept) f1b f1c
# -0.5387 0.8776 0.1572
# f2B f2C poly(x, 2)1
# 0.5113 1.0139 5.8345
# poly(x, 2)2 f1b:f2B f1c:f2B
# 2.4373 1.0666 0.1372
# f1b:f2C f1c:f2C f1b:poly(x, 2)1
# -1.4951 -1.4601 -6.2338
# f1c:poly(x, 2)1 f1b:poly(x, 2)2 f1c:poly(x, 2)2
# -11.0760 -2.3668 1.9708
# f2B:poly(x, 2)1 f2C:poly(x, 2)1 f2B:poly(x, 2)2
# -3.7127 -5.8253 5.6227
# f2C:poly(x, 2)2 f1b:f2B:poly(x, 2)1 f1c:f2B:poly(x, 2)1
# -7.3582 20.9179 11.6270
#f1b:f2C:poly(x, 2)1 f1c:f2C:poly(x, 2)1 f1b:f2B:poly(x, 2)2
# 1.2897 11.2041 12.8096
#f1c:f2B:poly(x, 2)2 f1b:f2C:poly(x, 2)2 f1c:f2C:poly(x, 2)2
# -9.8476 10.6664 4.5582
3 개의 요인 수준과 3 차 다항식의 경우에도 이미 많은 수의 계수로 끝납니다.
이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.
침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제
몇 마디 만하겠습니다