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在 R 中运行 data.frame 命令时（如下所示 - 请注意“宏”是我在模型中感兴趣的变量），我得到了我的变量 、、fit和的输出。我知道每个输出都告诉我除了.selowerupperfit

> data.frame(effect(c("Macro"), model))
    Macro   fit        se         lower      upper
  1     C   45.30041   5.650558   34.14164   56.45918
  2     R   33.73317   4.394917   25.05406   42.41229

当我运行效果命令（我最初认为这是给我的标准偏差）时，我得到了与 fit 相同的数字：

> effect(c("macro"), model)
   Macro effect
   Macro
          C          R
   45.30041   33.73317

这真的是标准差，还是更能代表平均值？而且，当然，我总是可以选择完全不理解这两种潜在的解释。

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fit表示给定回归模型的拟合值或预测值。在您使用分类预测变量的情况下，这是平均值：

library(effects) ## to access the effect() function

m1 <- lm(weight ~ group, data = PlantGrowth)

data.frame(effect(c("group"), m1))
  group   fit        se    lower    upper
1  ctrl 5.032 0.1971284 4.627526 5.436474
2  trt1 4.661 0.1971284 4.256526 5.065474
3  trt2 5.526 0.1971284 5.121526 5.930474

# CALCULATE MEANS
aggregate(weight ~ group, data = PlantGrowth, mean)
  group weight
1  ctrl  5.032
2  trt1  4.661
3  trt2  5.526

不知道为什么你认为这effect()会给你标准偏差。看看?effect使用该功能会得到什么。

于 2017-02-21T21:34:37.487 回答