Quarter dummy 的线性回归
linear regression with Quarter dummy
我正在尝试对以下数据进行线性回归
Power<-mutate(Power,Year=format(Date,"%Y"),Quarter=quarters(Date),Month=format(Date,"%m"))
head(Power)
Date YY XX Year Quarter
2007-01-01 NA NA 2007 Q1
2007-01-02 NA NA 2007 Q1
2007-01-03 55.90 71.40 2007 Q1
2007-01-04 55.25 70.75 2007 Q1
模特是
lm(YY~XX+as.factor(Quarter,ref="Q1"),data=Power)
这很好用。但是,它会自动为 3 个季度创建三个虚拟对象。有什么办法可以只包括一个假人,比如这个模型中的 Q2?
最简单的方法是使用您需要的信息创建新变量...
Power$Q2dummy <- 0
Power$Q2dummy[which(Power$Quarter == 'Q2')] <- 1
lm(YY~XX+Q2dummy,data=Power)
但是,这很难说,因为您没有提供您的数据,甚至没有提供它们的摘要(什么是变量 Quarter?我猜有 4 个州的因素?)。
可以说最常见的方法是使用 I()
.
即时创建一个二分变量
lm(YY ~ XX + I(Quarter=="Q2"), data=Power)
这包括模型中的二元预测变量,当 Quarter=="Q2"
时为 1,否则为 0。
一种可能是使用 ifelse(rule, if TRUE, if FALSE)
命令:
例如:
Power$Q2dummy <- ifelse(Power$Quarter == "Q2",1,0)
lm(YY~XX+Q2dummy,data=Power)
我正在尝试对以下数据进行线性回归
Power<-mutate(Power,Year=format(Date,"%Y"),Quarter=quarters(Date),Month=format(Date,"%m"))
head(Power)
Date YY XX Year Quarter
2007-01-01 NA NA 2007 Q1
2007-01-02 NA NA 2007 Q1
2007-01-03 55.90 71.40 2007 Q1
2007-01-04 55.25 70.75 2007 Q1
模特是
lm(YY~XX+as.factor(Quarter,ref="Q1"),data=Power)
这很好用。但是,它会自动为 3 个季度创建三个虚拟对象。有什么办法可以只包括一个假人,比如这个模型中的 Q2?
最简单的方法是使用您需要的信息创建新变量...
Power$Q2dummy <- 0
Power$Q2dummy[which(Power$Quarter == 'Q2')] <- 1
lm(YY~XX+Q2dummy,data=Power)
但是,这很难说,因为您没有提供您的数据,甚至没有提供它们的摘要(什么是变量 Quarter?我猜有 4 个州的因素?)。
可以说最常见的方法是使用 I()
.
lm(YY ~ XX + I(Quarter=="Q2"), data=Power)
这包括模型中的二元预测变量,当 Quarter=="Q2"
时为 1,否则为 0。
一种可能是使用 ifelse(rule, if TRUE, if FALSE)
命令:
例如:
Power$Q2dummy <- ifelse(Power$Quarter == "Q2",1,0)
lm(YY~XX+Q2dummy,data=Power)