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model.matrix如果交互项中包含低阶项，则返回更少的级别。如果双因素变量分别具有 na 和 nb 水平。在具有交互项的完整模型矩阵中，

model.matrix(~ A + B + A:B)，我不应该有 (na-1) + (nb-1) + (na*nb-1) 吗？

在以下示例中，两者都a具有b三个级别。它们总共有九个级别。

data(mtcars)
a <- as.factor(mtcars$gear)
b <- as.factor(mtcars$cyl)
table (a,b)

   b
a    4  6  8
  3  1  2 12
  4  8  4  0
  5  2  1  2

对于只有交互项的模型矩阵，它具有所有九个级别。

mod.I <- model.matrix(~ a:b)
colnames(mod.I)
[1] "(Intercept)" "a3:b4"       "a4:b4"       "a5:b4"       "a3:b6"      
[6] "a4:b6"       "a5:b6"       "a3:b8"       "a4:b8"       "a5:b8"

但是，对于只有一个低阶项的 model.matrix，它也会降低其他变量的水平。在这种情况下，b 没有 b = 4 的项。

mod.a <- model.matrix(~ a + a:b)
colnames(mod.a)
[1] "(Intercept)" "a4"          "a5"          "a3:b6"       "a4:b6"      
[6] "a5:b6"       "a3:b8"       "a4:b8"       "a5:b8"

这相当于完​​整的model.matrix。

mod.ab <- model.matrix(~ a + b + a:b)
colnames(mod.ab)
[1] "(Intercept)" "a4"          "a5"          "b6"          "b8"         
[6] "a4:b6"       "a5:b6"       "a4:b8"       "a5:b8"

我读到它与对比度有关，但是，对比度不会在交互项上独立运行吗？另外，如果我想知道 a4:b4 与 a3:b4 的系数，我该怎么做？

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您可以查看 model.matrix 的输出，以确切了解它在任何特定情况下所做的事情，但无论如何要计算一组完整的系数，请dummy.coef像这样使用或可选地使用use.na=TRUE参数。看?dummy.coef

fm <- lm(mpg ~ a + a:b, mtcars)
dummy.coef(fm)

给予：

Full coefficients are 

(Intercept):       21.5                                                                
a:                    3       4       5                                                
                  0.000   5.425   6.700                                                
a:b:                3:4     4:4     5:4     3:6     4:6     5:6     3:8     4:8     5:8
                  0.000   0.000   0.000  -1.750  -7.175  -8.500  -6.450   0.000 -12.800
于 2019-08-30T12:42:10.997 回答