【问题标题】:Formula for all first and second order predictors including interactions in R所有一阶和二阶预测变量的公式,包括 R 中的交互
【发布时间】:2010-09-07 17:57:27
【问题描述】:

在统计编程语言 R 中,以下公式(例如在 lm()glm() 中)

z ~ (x+y)^2  

等价于

z ~ x + y + x:y

假设,我只有连续的预测器,有没有简洁的方法来获得

z ~ I(x^2) + I(y^2) + I(x) + I(y) + I(x*y)

对因子预测变量做正确事情的公式是加分项。

一种可能的解决方案是

z ~ (poly(x,2) + poly(y,2))^2

我正在寻找更优雅的东西。

【问题讨论】:

  • 这是一个真实的问题吗?
  • Richard,你能解释一下为什么你认为这个问题不真实吗?在您表示怀疑后,我试图澄清我的问题。
  • 有人将此标记为家庭作业。我需要这个来工作,而不是做家庭作业。我添加了一个解决方案,以表明我不是在寻找一个快速的解决方案,而是一个优雅的解决方案。
  • 我正在删除作业标签。我不清楚为什么读者会殴打你。这似乎是合法的,我上周刚问了一个相关问题。
  • 在你第一次写这个问题时,它只是一个声明,根本没有问任何问题,但你已经修复了它,所以我会取消我的反对票。

标签: r formula


【解决方案1】:

不知道是不是更优雅,但是poly函数可以取多个向量:

z ~ poly(x, y, degree=2)

这将创建您要求的所有组合,而无需其他组合。请注意,这样做时您需要指定 degree=2,而不仅仅是 2。

【讨论】:

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