如果我想要自定义值的假人,我如何使用公式界面,例如,如果我想要值 1 和 2,而不是 0 和 1。估计可能如下所示,其中supp
是一个因子变量。
fit <- lm(len ~ dose + supp, data = ToothGrowth)
在这个例子中,没有太多使用不同的值,但在许多“重写”模型的情况下,它可能很有用。
编辑:实际上,我有 3 个级别,并且希望对两列进行不同的编码,所以一个是 1/0 变量,另一个是 1/2 变量。上面的例子只有两个层次。
您可以通过创建要使用的矩阵并将其设置为contrasts
参数lm
或设置因子本身的默认对比度来将对比度设置为您想要的任何内容。
一些样本数据:
set.seed(6)
d <- data.frame(g=gl(3,5,labels=letters[1:3]), x=round(rnorm(15,50,20)))
你心目中的对比:
mycontrasts <- matrix(c(0,0,1,0,1,1), byrow=TRUE, nrow=3)
colnames(mycontrasts) <- c("12","23")
mycontrasts
# 12 23
#[1,] 0 0
#[2,] 1 0
#[3,] 1 1
然后你在lm
调用中使用它:
> lm(x ~ g, data=d, contrasts=list(g=mycontrasts))
Call:
lm(formula = x ~ g, data = d, contrasts = list(g = mycontrasts))
Coefficients:
(Intercept) g12 g23
58.8 -13.6 5.8
我们可以通过比较方法来检查它是否正确:
> diff(tapply(d$x, d$g, mean))
b c
-13.6 5.8
默认对比度是使用第一级作为基线:
> lm(x ~ g, data=d)
Call:
lm(formula = x ~ g, data = d)
Coefficients:
(Intercept) gb gc
58.8 -13.6 -7.8
但这可以通过以下contrasts
命令进行更改:
> contrasts(d$g) <- mycontrasts
> lm(x ~ g, data=d)
Call:
lm(formula = x ~ g, data = d)
Coefficients:
(Intercept) g12 g23
58.8 -13.6 5.8