我正在使用一种与以下类似的交互模型:
set.seed(1993)
moderating <- sample(c("Yes", "No"),100, replace = T)
x <- sample(c("Yes", "No"), 100, replace = T)
y <- sample(1:100, 100, replace = T)
df <- data.frame(y, x, moderating)
Results <- lm(y ~ x*moderating)
summary(Results)
Call:
lm(formula = y ~ x * moderating)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-57.857 -29.067 3.043 22.960 59.043
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 52.4000 6.1639 8.501 2.44e-13 ***
xYes 8.4571 9.1227 0.927 0.356
moderatingYes -11.4435 8.9045 -1.285 0.202
xYes:moderatingYes -0.1233 12.4563 -0.010 0.992
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 30.82 on 96 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.04685, Adjusted R-squared: 0.01707
F-statistic: 1.573 on 3 and 96 DF, p-value: 0.2009
我正在学习如何根据回归表计算互动的拟合值。在示例中,基本类别(或省略的类别)是x= No
和moderating = No
。
到目前为止,我知道以下拟合值:
#Calulate Fitted Value From a Regression Interaction by hand
#Omitted Variable = X_no.M_no
X_no.M_no <- 52.4000
X_yes.M_no <- 52.4000 + 8.4571
X_no.M_yes <- 52.4000 + -11.4435
X_yes.M_yes #<- ?
我不明白最终类别X_yes.M_yes
的计算方式。我最初的想法是X_yes.M_yes <- 52.4000 + -0.1233
(截距加上交互项),但这是不正确的。我知道它是错误的,因为使用预测函数,拟合值X_yes.M_yes = 49.29032
而不是52.4000 + -0.1233 = 52.2767
。
如何手动计算X_yes.M_yes
类别的预测值?
这是从R中的predict
函数生成的预测值
#Validated Here Using the Predict Function:
newdat <- NULL
for(m in na.omit(unique(df$moderating))){
for(i in na.omit(unique(df$x))){
moderating <- m
x <- i
newdat<- rbind(newdat, data.frame(x, moderating))
}
}
Prediction.1 <- cbind(newdat, predict(Results, newdat, se.fit = TRUE))
Prediction.1
答案 0 :(得分:1)
您的回归在数学上看起来像这样:
hat_y = a + b x + c m + d m x
类似地,moderating
定义x,当“是”时x = 1,当“否”和m时x为0。
那么X_yes.M_yes
意味着x = 1且m = 1,因此您的预测为a + b + c + d.
或使用您的符号X_yes.M_yes = 52.4000 + 8.4571 - 11.4435 - 0.1233