R中逻辑回归的交互

Question

我是运行 R 中的逻辑回归函数 glm()。我想在两个独立变量之间添加一个交互项，我知道我可以使用 * 或 : 来 link 这两个术语。示例：我有一个分类自变量和一个连续自变量，交互作用可以是性别*体重或 sex:weight。虽然我了解如何解释第一个选项的结果，但我不知道如何解释第二个选项，因为它不会像与 * 的交互那样创建参考类别。

Answer 1

术语sex*weight和sex:weight具有不同的含义。第一个 (*) 是 shorthand for sex + weight + sex:weight，即包含每个参数和交互。 sex:weight 仅添加交互项。因此生成的模型不同。

据我所知，模型应该始终包含交互中涉及的较低级别的术语。否则，无法（轻松）解释交互，请参见此处的示例：https://stats.stackexchange.com/q/11009/133735

#model including both parameters and their interaction with "*"
m1 <- lm(Sepal.Length ~  Petal.Width * Petal.Length, data = iris)
coef(m1)

             (Intercept)              Petal.Width             Petal.Length Petal.Width:Petal.Length 
               4.5771709               -1.2393154                0.4416762                0.1885887

#model including both pars and interaction (all terms spelled out)
m2 <- lm(Sepal.Length ~  Petal.Width + Petal.Length + Petal.Width:Petal.Length, data = iris)
coef(m2)
             (Intercept)              Petal.Width             Petal.Length Petal.Width:Petal.Length 
               4.5771709               -1.2393154                0.4416762                0.1885887

#model only including the interaction
m3 <- lm(Sepal.Length ~  Petal.Width:Petal.Length, data = iris)
coef(m3)
             (Intercept) Petal.Width:Petal.Length 
               4.9704818                0.1506457

R中逻辑回归的交互

Interaction in logistic regression in R

interaction

r

glm

logistic-regression