`lm` сводка отображает не все уровни факторов
Я запускаю линейную регрессию по ряду атрибутов, включая два категориальных атрибута,B
а такжеF
и я не получаю значение коэффициента для каждого уровня фактора, который у меня есть.
B
имеет 9 уровней иF
имеет 6 уровней. Когда я первоначально запустил модель (с перехватами), я получил 8 коэффициентов дляB
и 5 дляF
который я понял как первый уровень каждого, включенного в перехват.
Я хочу ранжировать уровни внутриB
а такжеF
на основе их коэффициента, поэтому я добавил-1
после каждого фактора заблокировать перехват в 0, чтобы я мог получить коэффициенты для всех уровней.
Call:
lm(formula = dependent ~ a + B-1 + c + d + e + F-1 + g + h, data = input)
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
a 2.082e+03 1.026e+02 20.302 < 2e-16 ***
B1 -1.660e+04 9.747e+02 -17.027 < 2e-16 ***
B2 -1.681e+04 9.379e+02 -17.920 < 2e-16 ***
B3 -1.653e+04 9.254e+02 -17.858 < 2e-16 ***
B4 -1.765e+04 9.697e+02 -18.202 < 2e-16 ***
B5 -1.535e+04 1.388e+03 -11.059 < 2e-16 ***
B6 -1.677e+04 9.891e+02 -16.954 < 2e-16 ***
B7 -1.644e+04 9.694e+02 -16.961 < 2e-16 ***
B8 -1.931e+04 9.899e+02 -19.512 < 2e-16 ***
B9 -1.722e+04 9.071e+02 -18.980 < 2e-16 ***
c -6.928e-01 6.977e-01 -0.993 0.321272
d -3.288e-01 2.613e+00 -0.126 0.899933
e -8.384e-01 1.171e+00 -0.716 0.474396
F2 4.679e+02 2.176e+02 2.150 0.032146 *
F3 7.753e+02 2.035e+02 3.810 0.000159 ***
F4 1.885e+02 1.689e+02 1.116 0.265046
F5 5.194e+02 2.264e+02 2.295 0.022246 *
F6 1.365e+03 2.334e+02 5.848 9.94e-09 ***
g 4.278e+00 7.350e+00 0.582 0.560847
h 2.717e-02 5.100e-03 5.328 1.62e-07 ***
Это сработало частично, что привело к отображению всех уровнейB
, тем не мениеF1
все еще не отображается. Поскольку больше нет перехвата, я не понимаю, почемуF1
не в линейной модели.
Переключение порядка звонка так, чтобы+ F - 1
предшествует+ B - 1
приводит к коэффициентам всех уровнейF
быть видимым, но неB1
.
Кто-нибудь знает, как отображать все уровни обоихB
а такжеF
или как оценить относительный весF1
по сравнению с другими уровнямиF
с выходов у меня есть?