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r - 在 R 中为各种值拟合线性模型

问题描述

在这个实验中，在动物身上尝试了四种不同的饮食。然后研究人员测量了它们对血液凝固时间的影响。 

 ## Data :
    coag diet
 1    62    A
 2    60    A
 3    63    A
 4    59    A
 5    63    B
 6    67    B
 7    71    B
 8    64    B
 9    65    B
 10   66    B
 11   68    C
 12   66    C
 13   71    C
 14   67    C
 15   68    C
 16   68    C
 17   56    D
 18   62    D
 19   60    D
 20   61    D
 21   63    D
 22   64    D
 23   63    D
 24   59    D

我正在尝试通过使用 R 结果中的函数 lm 来拟合 coag~diet 的线性模型，结果应该如下所示：

> modelSummary$coefficients
                 Estimate Std. Error       t value     Pr(>|t|)
(Intercept)  6.100000e+01   1.183216  5.155441e+01 9.547815e-23
dietB        5.000000e+00   1.527525  3.273268e+00 3.802505e-03
dietC        7.000000e+00   1.527525  4.582576e+00 1.805132e-04
dietD       -1.071287e-14   1.449138 -7.392579e-15 1.000000e+00

到目前为止，我的代码看起来不像结果：

coagulation$x1 <- 1*(coagulation$diet=="B")
coagulation$x2 <- 1*(coagulation$diet=="C")
coagulation$x3 <- 1*(coagulation$diet=="D")
modelSummary <- lm(coag~1+x1+x2+x3, data=coagulation)

标签： rlinear-regressionanovaoneway

解决方案

"diet"是一个字符变量，并被视为一个因素。因此，您可以省略虚拟编码，只需执行以下操作：

summary(lm(coag ~ diet, data=coagulation))$coefficients
#                 Estimate Std. Error      t value     Pr(>|t|)
# (Intercept) 6.100000e+01   1.183216 5.155441e+01 9.547815e-23
# dietB       5.000000e+00   1.527525 3.273268e+00 3.802505e-03
# dietC       7.000000e+00   1.527525 4.582576e+00 1.805132e-04
# dietD       2.991428e-15   1.449138 2.064281e-15 1.000000e+00

即使"diet"是数字变量并且您希望 R 将其视为分类变量而不是连续变量，也不需要虚拟编码，您只需将其添加+ factor(diet)到公式中即可。

如您所见，默认情况下计算也是1 +多余的。要省略截距，您可以执行（或）。lm(Intercept)0 +- 1

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