R 公式中的星号 (*) 与冒号 (:)
Asterisk (*) vs. colon (:) in R formulas
在R公式中添加交互项时，我一直认为*和:是同一个意思。例如：
amount_of_gas ~ temperature*gas_typeamount_of_gas ~ temperature:gas_type
但是，既然我已经开始使用广义线性模型（glm() 在 R 中），当我在两者之间切换时，我发现它们会产生不同的分数、不同的估计等。有人可以向我解释为什么会这样吗？ R中的stats包有问题吗？
##更新##
2021 年 4 月 26 日
自从我问这个问题以来已经有 4.5 年左右的时间了，我不断收到通知说它仍然有很多流量。
这是简短的答案：y~x*z 基本上意味着：y~x+z+x:z 而 y~x:z 只是 x 和 z 的相互作用（如下面的答案所述）
来自help(formula)：
In addition to ‘+’ and ‘:’, a number of other operators are useful
in model formulae. The ‘*’ operator denotes factor crossing:
‘a*b’ interpreted as ‘a+b+a:b’.
在R公式中添加交互项时，我一直认为*和:是同一个意思。例如：
amount_of_gas ~ temperature*gas_typeamount_of_gas ~ temperature:gas_type
但是，既然我已经开始使用广义线性模型（glm() 在 R 中），当我在两者之间切换时，我发现它们会产生不同的分数、不同的估计等。有人可以向我解释为什么会这样吗？ R中的stats包有问题吗？
##更新## 2021 年 4 月 26 日
自从我问这个问题以来已经有 4.5 年左右的时间了，我不断收到通知说它仍然有很多流量。 这是简短的答案：y~x*z 基本上意味着：y~x+z+x:z 而 y~x:z 只是 x 和 z 的相互作用（如下面的答案所述）
来自help(formula)：
In addition to ‘+’ and ‘:’, a number of other operators are useful
in model formulae. The ‘*’ operator denotes factor crossing:
‘a*b’ interpreted as ‘a+b+a:b’.