将交互项序列添加到线性模型 lm()答案

【问题标题】：Add sequence of interaction terms to linear model, lm()将交互项序列添加到线性模型 lm()
【发布时间】：2019-10-25 14:21:58
【问题描述】：

我的数据格式如下：

mpg     disp    c1  c2  c3
21.0    160.0   0   0   0
21.0    160.0   0   0   0
22.8    108.0   1   0   0
21.4    258.0   1   0   0
18.7    360.0   0   1   0
18.1    225.0   1   0   0

我想运行这样的线性模型，其中c1 到c3 都与另一个解释变量disp 相互作用：

lm(mpg ~ disp:c1 
       + disp:c2
       + disp:c3, df)

当然，我的真实数据集有不止 3 个交互，但我需要交互的所有变量都按列顺序排列，并且都按顺序命名（例如 c1、c2 等）。

有没有一种简单的方法可以通过说c100 来指定disp 和c1 之间的交互？

复制我的示例数据集的代码如下：

library(dplyr)
df <- mtcars
df <- df %>% mutate(c = factor(carb))
dummies <- model.matrix(data = df, ~ c + 0)
dummies <- as_data_frame(dummies)
df <- cbind(df, dummies)
df <- df %>% select(mpg, disp, c1:c3)
head(df)

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse lm

【解决方案1】：

paste 按要求顺序排列的值并使用formula

lm(formula(paste0("mpg ~ ", paste0("disp:", "c", 1:3, collapse = " + "))), df)

#Call:
#lm(formula = formula(paste0("mpg ~ ", paste0("disp:", "c", 1:3, 
#    collapse = " + "))), data = df)

#Coefficients:
#(Intercept)      disp:c1      disp:c2      disp:c3  
# 19.7862454    0.0196435    0.0008339   -0.0126405

在哪里

paste0("mpg ~ ", paste0("disp:", "c", 1:3, collapse = " + ")) #gives
#[1] "mpg ~ disp:c1 + disp:c2 + disp:c3"

当您手动应用函数 lm 时，这会给出相同的输出

lm(mpg ~ disp:c1 + disp:c2 + disp:c3, df)

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用reformulate

lm(reformulate(paste0("disp:", "c", 1:3), "mpg"), df)
#Call:
#lm(formula = reformulate(paste0("disp:", "c", 1:3), "mpg"), data = df)

#Coefficients:
#(Intercept)      disp:c1      disp:c2      disp:c3  
# 19.7862454    0.0196435    0.0008339   -0.0126405

【讨论】：