Одна модель со взаимодействием
Промежуточная регрессия в R
Richie Cotton
Data Evangelist at DataCamp
Что такое взаимодействие?
В наборе данных о рыбах
Влияние длины на ожидаемую массу различается для разных видов.
В общем случае
Влияние одной объясняющей переменной на ожидаемый отклик меняется в зависимости от значения другой объясняющей переменной.
Задание взаимодействий
Без взаимодействий
response ~ explntry1 + explntry2
С взаимодействиями (неявно)
response_var ~ explntry1 * explntry2
С взаимодействиями (явно)
response ~ explntry1 + explntry2 + explntry1:explntry2
Без взаимодействий
mass_g ~ length_cm + species
С взаимодействиями (неявно)
mass_g ~ length_cm * species
С взаимодействиями (явно)
mass_g ~ length_cm + species + length_cm:species
Запуск модели
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
Более понятные коэффициенты
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
Знакомые числа
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
Давайте потренируемся!
Промежуточная регрессия в R
