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R 中逻辑回归的交互[关闭]

2024-01-06

我正在 R 中使用函数 glm() 运行逻辑回归。我想添加两个自变量之间的交互作用，并且我知道我可以使用 * 或 : 来链接这两个术语。示例：我有一个分类自变量和一个连续自变量，交互作用可以是性别*体重或性别：体重。虽然我理解如何解释第一个选项的结果，但我不知道如何解释第二个选项，因为它不会像与 * 的交互那样创建参考类别。


条款sex*weight and sex:weight有不同的含义。第一个 (*) 是简写sex + weight + sex:weight，即包含每个参数和交互。sex:weight仅添加交互项。因此，得到的模型有所不同。

据我所知，模型应该始终包含交互中涉及的较低级别的术语。否则，无法（轻松）解释交互，例如参见此处：https://stats.stackexchange.com/q/11009/133735 https://stats.stackexchange.com/q/11009/133735

#model including both parameters and their interaction with "*"
m1 <- lm(Sepal.Length ~  Petal.Width * Petal.Length, data = iris)
coef(m1)

             (Intercept)              Petal.Width             Petal.Length Petal.Width:Petal.Length 
               4.5771709               -1.2393154                0.4416762                0.1885887 

#model including both pars and interaction (all terms spelled out)
m2 <- lm(Sepal.Length ~  Petal.Width + Petal.Length + Petal.Width:Petal.Length, data = iris)
coef(m2)
             (Intercept)              Petal.Width             Petal.Length Petal.Width:Petal.Length 
               4.5771709               -1.2393154                0.4416762                0.1885887


#model only including the interaction
m3 <- lm(Sepal.Length ~  Petal.Width:Petal.Length, data = iris)
coef(m3)
             (Intercept) Petal.Width:Petal.Length 
               4.9704818                0.1506457
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r

LogisticRegression

GLM

Interaction

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