相互作用を含む1つのモデル
Rで学ぶ中級回帰分析
Richie Cotton
Data Evangelist at DataCamp
相互作用とは？
魚データセットでは
長さが期待質量に与える影響は種によって異なります。
一般化すると
1つの説明変数の効果は、別の説明変数の値により変化します。
相互作用の指定
相互作用なし
response ~ explntry1 + explntry2
相互作用あり（暗黙）
response_var ~ explntry1 * explntry2
相互作用あり（明示）
response ~ explntry1 + explntry2 + explntry1:explntry2
相互作用なし
mass_g ~ length_cm + species
相互作用あり（暗黙）
mass_g ~ length_cm * species
相互作用あり（明示）
mass_g ~ length_cm + species + length_cm:species
モデルの実行
lm(mass_g ~ length_cm * species, data = fish)
Call:
lm(formula = mass_g ~ length_cm * species, data = fish)
Coefficients:
(Intercept) length_cm speciesPerch speciesPike
-1035.348 54.550 416.172 -505.477
speciesRoach length_cm:speciesPerch length_cm:speciesPike length_cm:speciesRoach
705.971 -15.639 -1.355 -31.231
係数をわかりやすく
mdl_inter <- lm(mass_g ~ species + species:length_cm + 0, data = fish)
Call:
lm(formula = mass_g ~ species + species:length_cm + 0, data = fish)
Coefficients:
speciesBream speciesPerch speciesPike speciesRoach
-1035.35 -619.18 -1540.82 -329.38
speciesBream:length_cm speciesPerch:length_cm speciesPike:length_cm speciesRoach:length_cm
54.55 38.91 53.19 23.32
見慣れた数値
speciesBream speciesPerch speciesPike speciesRoach
-1035.35 -619.18 -1540.82 -329.38
speciesBream:length_cm speciesPerch:length_cm speciesPike:length_cm speciesRoach:length_cm
54.55 38.91 53.19 23.32
coefficients(mdl_bream)
(Intercept) length_cm
-1035.34757 54.54998
練習しましょう！
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