StatsModels OLS回归中公式的交互作用：和*术语之间的区别答案

【问题标题】：Difference between the interaction : and * term for formulas in StatsModels OLS regressionStatsModels OLS回归中公式的交互作用：和*术语之间的区别
【发布时间】：2016-01-08 02:25:38
【问题描述】：

您好，我正在学习 Statsmodel，但无法弄清楚 StatsModels OLS 回归中公式的 : 和 *（交互项）之间的区别。你能给我一个提示来解决这个问题吗？

谢谢！

文档： http://statsmodels.sourceforge.net/devel/example_formulas.html

【问题讨论】：

最完整的解释在 statsmodels 使用的 patsy 文档patsy.readthedocs.org/en/latest/formulas.html 中。这个stackoverflow.com/questions/23672466/…也对:和*的区别做了一些解释。

标签： python statistics regression statsmodels

【解决方案1】：

":" 将给出一个回归没有关卡本身。只是你提到的互动。

“*”将给出一个回归与关卡本身+您提到的交互。

例如

一个。 GLMmodel = glm("y ~ a: b" , data = df)

您将只有一个自变量，即“a”乘以“b”的结果

b。 GLMmodel = glm("y ~ a * b" , data = df)

您将有 3 个自变量，它们是“a”乘以“b”的结果 + "a" 本身 + "b" 本身

【讨论】：

【解决方案2】：

使用A*B 实际上只是A + B + A:B 的简写

A:B 指定交互本身。这实际上是两个变量的乘积。因此，仅使用该术语拟合模型几乎没有意义，因此我们通常也拟合主效应 A 和 B。由于这是一种常见的模式，因此在许多统计软件包/平台中都使用简写符号 A*B。

【讨论】：