这是来自Stata在线教程的引用：如果您想将连续变量与因子变量进行交互，只需在连续变量前面加上c即可。 http://www.stata.com/capabilities/overview/factor-variables/
他们举了下面的例子：smoker#c.bmi.
smoker是一个分类变量，编码为 1 个不吸烟者、2 个吸烟者、3 个重度吸烟者。
bmi是一个连续变量，体重指数。
当他们创建交互项smoker#c.bmi时，它显示了什么以及如何解释？
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在我看来，这smoker是一个虚拟变量（1/0）[请参阅下面的注释]。请仔细检查以下句子：
我们对年龄组的全因子以及人是否吸烟以及连续体重指数 (bmi) 及其与人是否吸烟的相互作用进行了线性回归[强调]
cholesterol = -0.517 smoker + 0.03455 bmi + 0.0245 bmi*smoker + other parts
on 的系数bmi表示bmi对非吸烟者的影响，而 on 的系数bmi*smoker给出了对吸烟者的增量影响bmi（即，对于吸烟者，它是 0.03455 + 0.0245，而对于非吸烟者，它是 0.03455）。交互项的重要性表明吸烟者对胆固醇的影响bmi高于非吸烟者。
注意：有三类年龄组，而不是三类吸烟者。
于 2013-04-17T05:31:28.487 回答