我正在使用R中的以下data。我需要使用ed76作为因变量进行饱和回归。根据我的理解，饱和回归必须包括除虚拟变量之间的相互作用之外的所有解释变量。所以，假设我有以下列变量nearc2, nearc4, momdad14, step14, ed76, south66, wage, iq。我的理解是，回归应该如下所示：Reg <- lm(ed76 ~ nearc2 + nearc4 + momdad14 + step14 + ed76 + south66 + wage + iq + nearc2*nearc4 + nearc2*momdad14 + nearc2*step14 + ... +)是否有更有效的方法来创建与所有虚拟变量的交互项，以便制作饱和回归模型？
答案 0 :(得分：1)
饱和模型需要与数据点一样多的参数。参见例如this answer。所以这可能不是你想要的线性模型AFAIK中不常用的饱和度。至少，我不确定你会用它做什么。但是，该模型可以适合
lm(ed76 ~ as.factor(seq_along(ed76)))
@G。格罗腾迪克的回答只会给你一个饱和的lm模型，如果它导致的参数与观察结果一样多。