Question

所以我刚刚运行了一个基本上

的线性模型

regrex5 = lm(children ~ age + educ + electric + usemeth + educ*usemeth)

其中eletric和usemeth是虚拟变量。当我要求summary(regrex5)时，我找到了这个：

               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   -1.153756   0.862801  -1.337  0.18122    
age            0.170755   0.002771  61.619  < 2e-16 ***
educ          -0.182312   0.038078  -4.788 1.74e-06 ***
electric0     -0.164087   0.823732  -0.199  0.84212    
electric1     -0.530384   0.825541  -0.642  0.52060    
usemeth0      -1.088850   0.241171  -4.515 6.50e-06 ***
usemeth1       0.022151   0.241337   0.092  0.92687    
educ:usemeth0  0.128012   0.038973   3.285  0.00103 ** 
educ:usemeth1  0.054131   0.038627   1.401  0.16116

我无法理解为什么会有这些＆＃34; usemeth0＆＃34;，＆＃34; usemeth1＆＃34;，＆＃34; electric0＆＃34;和＆＃34; electric1＆＃34;。有人可以帮帮我吗？

Answer 1

虚拟变量的参考水平不包括在回归中以避免完美的多重共线性。在这里，您可能有usemeth和electric三个级别（0,1和2这是参考级别）。阅读this和this，以便更好地了解回归中的虚拟变量。

Answer 2

这些是您的变量的类别 - 例如通过调用str(data$electric)查看您的R级别，您可以看到级别的数量以及分配到哪个级别。让我们说你的电器有两个级别的＆＃34;实用的＆＃34;和＆＃34;理论＆＃34; - 在R实践中给出0级理论，理论是1级，这些是你在模型中看到的electric0和electric1。电动0意味着你的＆＃34;实用＆＃34; electiric = 1然后是t值，同样电气1意味着当你的＆＃34; theroy＆＃34; = 1然后那个t值。

无法理解虚拟变量的回归摘要

2 个答案: