수식에 상호 작용을 가지고 놀고 있습니다. 두 가지 더미 변수 중 하나에 대해 상호 작용을 통해 회귀를 할 수 있는지 궁금합니다. 이 함수는 lm() 함수를 사용하는 일반 선형 회귀에서 작동하지만 rms 패키지에서 ols() 함수를 사용하면 같은 수식이 실패합니다. 왜 그런지 알아?rms-package에서 상호 작용이있는 선형 회귀가 실패합니다.
은 여기 내 예를
data(mtcars)
mtcars$gear <- factor(mtcars$gear)
regular_lm <- lm(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl:gear, data=mtcars)
summary(regular_lm)
regular_lm <- lm(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl:I(gear == "4"), data=mtcars)
summary(regular_lm)
그리고 지금 실효 예입니다
library(rms)
dd <- datadist(mtcars)
options(datadist = "dd")
regular_ols <- ols(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl:gear, data=mtcars)
regular_ols
# Fails with:
# Error in if (!length(fname) || !any(fname == zname)) { :
# missing value where TRUE/FALSE needed
regular_ols <- ols(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl:I(gear == "4"), data=mtcars)
는 추정이 크게 변화하지만 난 것으로 보인다으로이 실험은 할 수있는 현명한 통계하지 않을 수도 있습니다 ols()가 "작품에 사용 된 것과 동일한 피팅 루틴"을 수행해야하는 이유 때문에 약간 궁금하다.
감사합니다. 상호 작용 변수를 만드는 것에 대해 생각해 봤지만 예측/대비 함수와 상호 작용한다는 점에 조금 겁 먹었습니다. –