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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
使用 R,我正在运行一个逻辑模型,需要以以下方式包含一个交互项,其中 A 是分类的,而 B 是连续的。
Y ~ A + B + normalized(B):A
Y ~ A + B + A:B
income ndvi sga
30,000$ - 49,999$ -0,141177617 0
30,000$ - 49,999$ -0,170513257 0
>80,000$ -0,054939323 1
>80,000$ -0,14724104 0
>80,000$ -0,207678157 0
missing -0,229890869 1
50,000$ - 79,999$ 0,245063253 0
50,000$ - 79,999$ 0,127565529 0
15,000$ - 29,999$ -0,145778357 0
15,000$ - 29,999$ -0,170944338 0
30,000$ - 49,999$ -0,121060635 0
30,000$ - 49,999$ -0,245407291 0
missing -0,156427532 0
>80,000$ 0,033541238 0
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.72175 0.29806 -9.132 <2e-16 ***
ndvi 2.78106 2.16531 1.284 0.1990
income15,000$ - 29,999$ -0.53539 0.46211 -1.159 0.2466
income30,000$ - 49,999$ -0.68254 0.39479 -1.729 0.0838 .
income50,000$ - 79,999$ -0.13429 0.33097 -0.406 0.6849
income>80,000$ -0.56692 0.35144 -1.613 0.1067
incomemissing -0.85257 0.47230 -1.805 0.0711 .
ndvi:income15,000$ - 29,999$ -2.27703 3.25433 -0.700 0.4841
ndvi:income30,000$ - 49,999$ -3.76892 2.86099 -1.317 0.1877
ndvi:income50,000$ - 79,999$ -0.07278 2.46483 -0.030 0.9764
ndvi:income>80,000$ -3.32489 2.62000 -1.269 0.2044
ndvi:incomemissing -3.98098 3.35447 -1.187 0.2353
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -3.07421 0.30680 -10.020 <2e-16 ***
ndvi -1.19992 2.56201 -0.468 0.640
income15,000$ - 29,999$ -0.33379 0.29920 -1.116 0.265
income30,000$ - 49,999$ -0.34885 0.26666 -1.308 0.191
income50,000$ - 79,999$ -0.12784 0.25124 -0.509 0.611
income>80,000$ -0.27255 0.27288 -0.999 0.318
incomemissing -0.50010 0.31299 -1.598 0.110
income<15,000$:normalize(ndvi) 0.40515 0.34139 1.187 0.235
income15,000$ - 29,999$:normalize(ndvi) 0.17341 0.35933 0.483 0.629
income30,000$ - 49,999$:normalize(ndvi) 0.02158 0.32280 0.067 0.947
income50,000$ - 79,999$:normalize(ndvi) 0.39774 0.28697 1.386 0.166
income>80,000$:normalize(ndvi) 0.06677 0.30087 0.222 0.824
incomemissing:normalize(ndvi) NA NA NA NA
最佳答案
假设我们想对这个方程进行回归 .
我们尝试使用 model.matrix
来实现它.但是下面的结果说明了一些自动化问题。 有没有更好的方法来实现它? .更具体地说,假设 X_1 是一个连续变量,而 X_2 是一个虚拟变量。
交互项的解释基本上是相同的,只是当 X_1 处于其平均值时将评估主要项 X_2。 (见 Early draft of this Paper)
这里有一些数据来说明我的观点:(这不是 glm 但我们可以将相同的方法应用于 glm)
library(car)
str(Prestige)
# some data cleaning
Prestige <- Prestige[!is.na(Prestige$type),]
# interaction the usual way.
lm1 <- lm(income ~ education+ type + education:type, data = Prestige); summary(lm1)
# interacting with demeaned education
Prestige$education_ <- Prestige$education-mean(Prestige$education)
lm2 <- lm(income ~ education+ type + education_:type, data = Prestige); summary(lm2)
# Using model.matrix to shape the interaction
cusInt <- model.matrix(~-1+education_:type,data=Prestige)[,-1];colnames(cusInt)
lm3 <- lm(income ~ education+ type + cusInt, data = Prestige); summary(lm3)
compareCoefs(lm1,lm3,lm2)
Est. 1 SE 1 Est. 2 SE 2 Est. 3 SE 3
(Intercept) -1865 3682 -1865 3682 4280 8392
education 866 436 866 436 297 770
typeprof -3068 7192 -542 1950 -542 1950
typewc 3646 9274 -2498 1377 -2498 1377
education:typeprof 234 617
education:typewc -569 885
cusInteducation_:typeprof 234 617
cusInteducation_:typewc -569 885
typebc:education_ 569 885
typeprof:education_ 803 885
typewc:education_
关于r - 在 R 中的逻辑模型中强制引用类别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12462289/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!