Question

我正试图让我的数据适合我。我遇到的问题是，当因子为“真”时，我想拟合线性模型（一阶多项式），当因子为“假”时，我想拟合二阶多项式。我怎样才能只使用一个lm完成。

a=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
b=factor(c("true","false","true","false","true","false","true","false","true","false"))
c=c(10,8,20,15,30,21,40,25,50,31)
DumbData<-data.frame(cbind(a,c))
DumbData<-cbind(DumbData,b=b)

我试过了

Lm2<-lm(c~a + b + b*I(a^2), data=DumbData)
summary(Lm2)

导致：

summary(Lm2)
Call:
lm(formula = c ~ a + b + b * I(a^2), data = DumbData)

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  -0.74483    1.12047  -0.665 0.535640    
a             4.44433    0.39619  11.218 9.83e-05 ***
btrue         6.78670    0.78299   8.668 0.000338 ***
I(a^2)       -0.13457    0.03324  -4.049 0.009840 ** 
btrue:I(a^2)  0.18719    0.01620  11.558 8.51e-05 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.7537 on 5 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9982, Adjusted R-squared: 0.9967 
F-statistic:   688 on 4 and 5 DF,  p-value: 4.896e-07

这里我有两个拟合的I（a ^ 2），我想要1个1阶和另一个二阶多项式。如果尝试：

 Lm2<-lm(c~a + b + I(b*I(a^2)), data=DumbData)
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 
  contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
In addition: Warning message:
In Ops.factor(b, I(a^2)) : * not meaningful for factors

如何在这里获得正确的互动条款？

谢谢Andrie，我在这里还有一些遗漏的东西。在这个例子中，变量b是逻辑1，如果是两个级别的因子不起作用，我想我必须在逻辑1中转换因子变量。我缺少的另一件事是不在条件下，我（！b * a ^ 2）没有！我明白了：

    Call: lm(formula = c ~ a + I(b * a^2), data = dat) 
Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept) 7.2692 1.8425 3.945 0.005565 ** 
a           2.3222 0.3258 7.128 0.000189 *** 
I(b * a^2)  0.3005 0.0355 8.465 6.34e-05 ***

我无法将有和没有的公式联系起来！条件，这对我来说有点奇怪。

Answer 1

尝试以下几行：

dat <- data.frame(
  a=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),
  b=c(TRUE,FALSE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE),
  c=c(10,8,20,15,30,21,40,25,50,31)
)

fit <- lm(c ~ a + I(!b * a^2), dat)
summary(fit)

这导致：

Call:
lm(formula = c ~ a + I(!b * a^2), data = dat)

Residuals:
   Min     1Q Median     3Q    Max 
 -4.60  -2.65   0.50   2.65   4.40 

Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)      10.5000     2.6950   3.896 0.005928 ** 
a                 3.9000     0.4209   9.266 3.53e-05 ***
I(!b * a^2)TRUE -13.9000     2.4178  -5.749 0.000699 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 3.764 on 7 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9367, Adjusted R-squared: 0.9186 
F-statistic: 51.75 on 2 and 7 DF,  p-value: 6.398e-05

注意：

我使用了逻辑值TRUE和FALSE。
这些将分别强制为1和0。
我在公式中使用了否定!b。

Answer 2

嗯......嗯......

Lm2<-lm(c~a + b + b*I(a^2), data=DumbData)

你说“我遇到的问题是，当因子为”真“时，我想拟合线性模型（1阶多项式），当因子为”假“时，我想拟合二阶多项式。我怎样才能得到只使用一个lm就完成了。“

由此我推断你不希望b直接在模型中？此外，仅当b为假时才应包括^ 2。

那就是......

lm(c~ a + I((!b) * a^2))

如果b为真（即，！b等于FALSE）则将^ 2乘以零（FALSE）并从等式中省略。

唯一的问题是您已将b定义为因子而不是logical。这可以治愈。

# b=factor(c("true","false","true","false","true","false","true","false","true","false"))
# could use TRUE and FALSE instead of "ture" and "false"
# alternatively, after defining b as above, do
# b <- b=="true" -- that would convert b to logical (i.e boolean TRUE and FALSe values)

确切地说，您将b定义为“字符”，但在将其添加到数据框时将其转换为“因子”（“DumbData”）

关于您定义数据框的方式的另一个小问题。

a=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
b=factor(c("true","false","true","false","true","false","true","false","true","false"))
c=c(10,8,20,15,30,21,40,25,50,31)
DumbData<-data.frame(cbind(a,c))
DumbData<-cbind(DumbData,b=b)

这里，cbind是不必要的。你可以把它全部放在一条线上：

Dumbdata<- data.frame(a,b,c)
# shorter and cleaner!!

此外，要将b转换为logical，请使用：

Dumbdata<- data.frame(a,b=b=="true",c)

请注意。你需要说b = b ==“true”，它似乎是多余的，但LHS（b）给出了数据框中变量的名称，而RHS（b ==“true”）是一个表达式，其值为“逻辑“（布尔）值。

R lm交互项与分类和平方连续变量

2 个答案: