Question

我知道我可以像这样构建一个模型矩阵：

df <- data.frame(outcome = rnorm(4),
                 group1 = rep(c('A', 'B'), each = 2),
                 group2 = rep(c('A', 'B'), times = 2))

model.matrix(outcome ~ group1 + group2 - 1, data=df)

这给了

  group1A group1B group2B
1       1       0       0
2       1       0       1
3       0       1       0
4       0       1       1
attr(,"assign")
[1] 1 1 2
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$group1
[1] "contr.treatment"

attr(,"contrasts")$group2
[1] "contr.treatment"

请注意，其中一个因子级别被删除，因为如果包含设计矩阵将排名不足。但是，在模型中，我想估计这实际上很好，我想保留第四列。有没有办法让model.matrix放弃它？

Answer 1

我最近遇到了同样的问题。我赶时间来找到这个丑陋的解决方案：

res <- as.list(vector(length = ncol(df[,-1])))
for(i in 1:ncol(df[,-1])) {
    res[[i]] <-  model.matrix(~ -1 + ., data = df[,i+1, drop = FALSE])
}
res <- do.call(cbind, res)

真的很想知道这是否可以直接使用model.matrix

不要从model.matrix中删除完全共线的变量

1 个答案: