r - 是否有可能在 R 中使用估算数据获得仅交互模型？

问题描述

我想指定一个模型，该模型仅在使用 R 的回归中包含交互项（两个分类变量之间）。

使用 MICE 估算数据。

模型看起来像：

              fit=with(data=imp, lm(Y~A*B))

相对于：

              fit=with(data=imp, lm(Y~A+B+A*B))

当然，两个模型都产生相同的输出，包括所有级别的分类变量的两个主效应和交互效应。

有什么方法可以调用 INTERCEPT ONLY 模型，以便我可以获得 R 中术语的 LR 卡方？

很高兴提供任何其他必要的信息

更新输出

               fit=with(data=imp, lm(Y~A+B+A*B)) 

                 est        se          t       df     Pr(>|t|)       
 (Intercept)    0.3425228 0.1762006  1.9439361 255.8431 0.0529994367 
  A2           -0.1345402 0.2227383 -0.6040284 341.5315 0.5462257933  
  A3           -0.6581980 0.1999631 -3.2915965 279.1284 0.0011243787  
  A4           -0.5027917 0.2059671 -2.4411255 339.3560 0.0151521258 
  A5           -0.4467593 0.2774011 -1.6105175 247.5980 0.1085590048 
  B2           -0.6132881 0.3177545 -1.9300690 309.3768 0.0545122193 
  A2:B2         0.8859492 0.4109083  2.1560752 339.6231 0.0317795829 
  A3:B2         1.2385945 0.3724444  3.3255827 331.7505 0.0009811451  
  A4:B2         1.0152149 0.3903675  2.6006649 312.3651 0.0097468231  
  A5:B2         0.9094596 0.4441705  2.0475463 307.5421 0.0414537211

使用建议的代码更新：

            fit=with(data=imp, lm(Y~A:B))

A 是 5 级变量，B 是二进制 (0, 1)
A:B 确实遗漏了主要影响并产生了所有级别的分类预测变量（而不是 n-1）

问题：

使用 A:B 时，summary(pool(fit)) 不起作用；因此为每个估算数据生成单独的输出。问题：当只调用 A:B 时，有没有可能的方法来汇集所有估算集？

   ## summary of imputation 20 :

   Call:
   lm(formula = Y ~ A:B)

   Residuals:
      Min      1Q  Median      3Q     Max 
   -2.1975 -0.6907 -0.1208  0.5958  3.9214 

  Coefficients: (1 not defined because of singularities)
           Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
 (Intercept)  0.12818    0.21814   0.588   0.5571  
       A1:B0  0.17252    0.27345   0.631   0.5285  
       A2:B0  0.07246    0.25964   0.279   0.7803  
       A3:B0 -0.46319    0.23698  -1.955   0.0513 .
       A4:B0 -0.32374    0.24517  -1.320   0.1874  
       A5:B0 -0.27642    0.29536  -0.936   0.3499  
       A1:B1 -0.45623    0.33321  -1.369   0.1717  
       A2:B1  0.35042    0.30480   1.150   0.2510  
       A3:B1  0.21691    0.27491   0.789   0.4306  
       A4:B1  0.13749    0.29015   0.474   0.6359  
        A5:B1       NA         NA      NA       NA  
       ---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

   Residual standard error: 0.9755 on 400 degrees of freedom
   Multiple R-squared:  0.08071,   Adjusted R-squared:  0.06003 
  F-statistic: 3.902 on 9 and 400 DF,  p-value: 9.099e-05

标签： rregressioninteractionchi-squaredimputation

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解决方案

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