Làm thế nào để buộc R sử dụng một mức nhân tố xác định làm tham chiếu trong một hồi quy?

Làm thế nào tôi có thể yêu cầu R sử dụng một mức nhất định làm tham chiếu nếu tôi sử dụng các biến giải thích nhị phân trong một hồi quy?

Nó chỉ sử dụng một số cấp độ theo mặc định.

lm(x ~ y + as.factor(b)) 

với b {0, 1, 2, 3, 4}. Giả sử tôi muốn sử dụng số 3 thay vì số 0 được sử dụng bởi R.

Xem relevel()chức năng. Đây là một ví dụ:

set.seed(123)
x <- rnorm(100)
DF <- data.frame(x = x,
                 y = 4 + (1.5*x) + rnorm(100, sd = 2),
                 b = gl(5, 20))
head(DF)
str(DF)

m1 <- lm(y ~ x + b, data = DF)
summary(m1)

Bây giờ thay đổi yếu tố btrong DFbằng cách sử dụng các relevel()chức năng:

DF <- within(DF, b <- relevel(b, ref = 3))
m2 <- lm(y ~ x + b, data = DF)
summary(m2)

Các mô hình đã ước tính các mức tham chiếu khác nhau.

> coef(m1)
(Intercept)           x          b2          b3          b4          b5 
  3.2903239   1.4358520   0.6296896   0.3698343   1.0357633   0.4666219 
> coef(m2)
(Intercept)           x          b1          b2          b4          b5 
 3.66015826  1.43585196 -0.36983433  0.25985529  0.66592898  0.09678759

Những người khác đã đề cập đến relevellệnh là giải pháp tốt nhất nếu bạn muốn thay đổi mức cơ sở cho tất cả các phân tích trên dữ liệu của mình (hoặc sẵn sàng sống chung với việc thay đổi dữ liệu).

Nếu bạn không muốn thay đổi dữ liệu (đây là thay đổi một lần, nhưng trong tương lai bạn muốn hoạt động mặc định trở lại), thì bạn có thể sử dụng kết hợp hàm C(ghi chú viết hoa) để đặt độ tương phản và contr.treatmentshàm với đối số cơ sở để chọn mức bạn muốn làm đường cơ sở.

Ví dụ:

lm( Sepal.Width ~ C(Species,contr.treatment(3, base=2)), data=iris )

Các relevel()lệnh là một phương pháp viết tắt cho câu hỏi của bạn. Những gì nó làm là sắp xếp lại hệ số sao cho cấp độ tham chiếu là đầu tiên. Do đó, sắp xếp lại thứ tự các cấp độ yếu tố của bạn cũng sẽ có tác dụng tương tự nhưng cho phép bạn kiểm soát nhiều hơn. Có lẽ bạn muốn có các cấp 3,4,0,1,2. Trong trường hợp đó...

bFactor <- factor(b, levels = c(3,4,0,1,2))

Tôi thích phương pháp này hơn vì tôi dễ dàng xem mã của mình hơn không chỉ tham chiếu mà còn cả vị trí của các giá trị khác (thay vì phải xem kết quả cho điều đó).

LƯU Ý: KHÔNG biến nó thành một yếu tố có thứ tự. Một yếu tố có thứ tự xác định và một yếu tố có thứ tự không giống nhau. lm()có thể bắt đầu nghĩ rằng bạn muốn tương phản đa thức nếu bạn làm điều đó.

Tôi biết đây là một câu hỏi cũ, nhưng tôi đã gặp vấn đề tương tự và nhận thấy rằng:

lm(x ~ y + relevel(b, ref = "3")) 

làm chính xác những gì bạn yêu cầu.

Bạn cũng có thể gắn thẻ cột theo cách thủ công với một contraststhuộc tính, thuộc tính này dường như được các hàm hồi quy tôn trọng:

contrasts(df$factorcol) <- contr.treatment(levels(df$factorcol),
   base=which(levels(df$factorcol) == 'RefLevel'))

Đối với những người đang tìm kiếm một phiên bản dplyr / updo. Xây dựng trên giải pháp Gavin Simpson:

# Create DF
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
DF <- data.frame(x = x,
                 y = 4 + (1.5*x) + rnorm(100, sd = 2),
                 b = gl(5, 20))

# Change reference level
DF = DF %>% mutate(b = relevel(b, 3))

m2 <- lm(y ~ x + b, data = DF)
summary(m2)