Як змусити R використовувати заданий рівень коефіцієнта як еталон у регресії?

Як я можу сказати R використовувати певний рівень як опорний, якщо я використовую бінарні пояснювальні змінні в регресії?

Це просто використання деякого рівня за замовчуванням.

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

з b {0, 1, 2, 3, 4}. Скажімо, я хочу використовувати 3 замість нуля, який використовується Р.

Дивіться relevel()функцію. Ось приклад:

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)

Тепер змінити коефіцієнт bу DF, використовуючи relevel()функцію:

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

Моделі оцінювали різні рівні відліку.

> 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

Інші згадали relevelкоманду, яка є найкращим рішенням, якщо ви хочете змінити базовий рівень для всіх аналізів своїх даних (або готові жити зі зміною даних).

Якщо ви не хочете змінювати дані (це одноразова зміна, але в майбутньому ви хочете знову поведінку за замовчуванням), тоді ви можете використовувати комбінацію функції C(замість верхнього регістру) для встановлення контрастів і contr.treatmentsфункції з базовий аргумент для вибору рівня, який ви бажаєте бути базовим.

Наприклад:

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

relevel()Команда є методом стенографії на ваше запитання. Що потрібно зробити, це змінити порядок фактора, щоб на першому місці був рівень реф. Таким чином, упорядкування рівнів фактора також матиме такий же ефект, але дає більше контролю. Можливо, ви хотіли мати рівні 3,4,0,1,2. В такому разі...

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

Я вважаю за краще цей метод, тому що мені простіше бачити в своєму коді не тільки те, що було посиланням, але і позицію інших значень (а не для того, щоб шукати результати для цього).

ПРИМІТКА: НЕ робіть це впорядкованим фактором. Коефіцієнт із заданим порядком та упорядкованим коефіцієнтом - це не одне і те ж. lm()може почати думати, що ви хочете поліноміальних контрастів, якщо це зробите.

Я знаю, що це давнє питання, але у мене виникло подібне питання, і я виявив, що:

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

робить саме те, що ви просили.

Ви також можете вручну позначити стовпчик за contrastsатрибутом, який, здається, виконується функціями регресії:

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

Для тих, хто шукає версію dplyr / tidyverse. Спираючись на рішення Гевіна Сімпсона:

# 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)