我有三个参数a，b和c。每个参数都是一个具有三个类别的因素。我想用汽车包拟合多项式回归。
require(car)
a <- sample(3, 100, TRUE)
b <- sample(3, 100, TRUE)
c <- sample(3, 100, TRUE)
a <- as.factor(a)
b <- as.factor(b)
c <- as.factor(c)
testus <- multinom(c ~ a + b)
predictors <-
expand.grid(b=c("1","2","3","4","5"),a=c("1","2","3","4","5"))
p.fit <- predict(testus, predictors, type='probs')
probabilities<-data.frame(predictors,p.fit)
现在我得到了 b 和 c 下 a 的预测概率。
>
`head(probabilities)
> b a X1 X2 X3 X4 X5
>1 1 1 0.10609054 0.22599152 0.20107167 0.21953158 0.2473147
>2 2 1 0.20886614 0.27207108 0.08613633 0.18276394 0.2501625
>3 3 1 0.17041268 0.24995975 0.16234240 0.13111518 0.2861700
>4 4 1 0.23704078 0.21179521 0.08493274 0.03135092 0.4348804
>5 5 1 0.09494071 0.09659144 0.24162612 0.21812449 0.3487172
>6 1 2 0.14059489 0.17793438 0.29272452 0.26104833 0.1276979`
前两列显示了自变量 a 和 b 的类别。接下来的五列显示条件概率（pe P(c=1|b==1&&a==1)=0,10609.
我需要方差协方差并做了：
vcov(testus)
2:(Intercept) 2:b2 2:b3 2:c2 2:c3 ....
2:(Intercept) .......................................
2:b2 ................................
2:b3 .................
2:c2 ..............
2:c3 .............
3:(Intercept) .............
....
很抱歉只粘贴了矩阵的一部分，否则它会太长。我想要的是一个方差协方差矩阵，用于同时观察两个变量（vcov（a，b&c））。这意味着，我想在我的变量 a 与我用“概率”创建的 b 和 c 的同时观察之间获得方差（协方差）。我想得到输出
2:(Intercept) 2:b2&c2 2:b2&c3 ....
2:(Intercept) .......................................
2:b2&c2 ................................
2:b3&c3 .................
3:(Intercept) .............
....
这可能吗？