时
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等于
lm(y~poly(x1, x2,x3, degree=2, raw=TRUE), data)
如果是,我们为什么需要设置lm(y~x1 + x2 + x3 + x1*x2 + x1*x3 + x2*x3 + x1^2 + x2^2 + x3^2 , data)
?
答案 0 :(得分:0)
您可以轻松地自行测试:
DF <- data.frame(x1 = 1:2, x2 = 3:4, x3 = 5:6)
with(DF, poly(x1, x2, x3, degree = 2, raw = TRUE))
# 1.0.0 2.0.0 0.1.0 1.1.0 0.2.0 0.0.1 1.0.1 0.1.1 0.0.2
#[1,] 1 1 3 3 9 5 5 15 25
#[2,] 2 4 4 8 16 6 12 24 36
#attr(,"degree")
#[1] 1 2 1 2 2 1 2 2 2
#attr(,"class")
#[1] "poly" "matrix"
列名显示三个变量的乘积以及每个变量在此产品中的度数。例如,1.1.0
表示x1^1 + x2^1 + x3^0
。
当然,您也会在回归模型的输出中看到这一点。
如果希望系数与原始多项式相对应,则需要raw = TRUE
,即alpha0 + alpha11 * x1^1 + alpha12 * x1^2 + ...
。如果您不需要,不设置raw = TRUE
,因为orthogonal polynomials具有一些理想的回归分析属性。