Tal*_*ili 37 r linear-regression contrast categorical-data
在什么情况下,您在分析中创建对比?它是如何完成的以及它用于什么?
我检查?contrasts和?C-都会导致,这是不容易得到的我"中的统计模型的第2章".
Jyo*_*rya 35
当您将线性模型与因子(即分类变量)拟合为解释变量时,需要进行对比.对比度指定了如何将因子的级别编码为一系列数字虚拟变量以拟合模型.
以下是对使用的不同对比类型的一些很好的说明:http: //www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/lecture26.htm
当使用的对比度发生变化时,模型在允许的基础联合概率分布方面保持不变.只有它的参数化才会改变.拟合值也保持不变.此外,一旦您获得了一个对比选择的参数值,就很容易得出另一个对比选择的参数值.
因此,对比的选择没有统计后果.纯粹是使系数和假设检验更容易解释的问题.
看看这里(365-370页,可以免费查看).在页364上开始单向分析植物竞争实验的方差.缺少的第364页的代码是:
comp<-read.table("c:\\temp\\competition.txt",header=T)
attach(comp)
names(comp)
[1] "biomass" "clipping"
The categorical explanatory variable is clipping and it has five levels as follows:
levels(clipping)
...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
对比的定义将在后面的第368页(同音异义段中)给出.如果要按照示例进行操作,可以下载数据集.在这里看我的帖子.
毫无疑问,强烈推荐这本书.