r - 我的 R 公式是否等同于我心目中的统计模型？

Question

问题:

使用公式构建统计模型是R语言的一个强大而优雅的特性。我没有尽可能多地使用 formula 的原因之一是语法有点困惑(例如 x*y 不仅仅意味着“产品x 和 y").

问题:

我正在寻找一种方法来确保我正确使用了 formula 语法并且我输入的 formula 确实实现了我想要的统计模型。理想情况下，我希望在实际拟合模型之前获得此确认。

示例:

比如说，我想通过以下方式找到模型 y = a + b*(x1*x2) 的参数 a 和 b线性回归。天真地，我在 R 中输入这个

df <- data.frame(y=seq(5), x1=runif(5), x2=runif(5)) # toy data
lm(y~x1*x2, data=df)    # this is wrong

我可以从 lm 的输出中看出这不是我想要的，因为 x1 和 x2 有额外的系数。但是应该可以在调用拟合函数之前调试公式。 (适合此模型的正确方法是 lm(y~x1:x2, data=df))

Answer 1

在运行模型之前可以调试公式的一种方法是使用formula 和update:

f <- formula( y ~ x1*x2)
update( f , terms( f ) )
# y ~ x1 + x2 + x1:x2

f <- formula( y ~ x1:x2)
update( f , terms( f ) )
# y ~ x1:x2

巧合的是，您还可以通过包含 1 (1* a = a) 所以这是等价的:

f <- formula( y ~ 1 + x1:x2)
update( f , terms( f ) )
# y ~ x1:x2