Nehmen wir an, es gibt eine 4-Wege-Interaktion mit einem faktoriellen 2x2x2-Design und einer stetigen Variablen. Faktoren haben die voreingestellte Kontrastkodierung contr.treatment). Hier ist ein Beispiel:

set.seed(1)

cat1 <- as.factor(sample(letters[1:2], 1000, replace = TRUE))
cat2 <- as.factor(sample(letters[3:4], 1000, replace = TRUE))
cat3 <- as.factor(sample(letters[5:6], 1000, replace = TRUE))
cont1 <- rnorm(1000)
resp <- rnorm(1000)
df <- data.frame(cat1, cat2, cat3, cont1, resp)

mod <- lm(resp ~ cont1 * cat1 * cat2 * cat3, data = df)

Blick auf die Ausgabe voncoef(mod), wir bekommen so etwas wie:

        (Intercept)                   cont1                   cat1b 
        0.019822407             0.011990238             0.207604677 
              cat2d                   cat3f             cont1:cat1b 
       -0.010132897             0.105397591            -0.001153867 
        cont1:cat2d             cat1b:cat2d             cont1:cat3f 
        0.023358901            -0.194991402             0.060960695 
        cat1b:cat3f             cat2d:cat3f       cont1:cat1b:cat2d 
       -0.240624582            -0.117278931            -0.069880751 
  cont1:cat1b:cat3f       cont1:cat2d:cat3f       cat1b:cat2d:cat3f 
       -0.120446848            -0.141688864             0.136945262 
cont1:cat1b:cat2d:cat3f 
        0.201792298 

Und um den geschätzten Achsenabschnitt für @ zu erhaltcat1b (zum Beispiel), wir würden unser implizites @ hinzufüg(Intercept) Begriff undcat1b, d. h.coef(mod)[1] + coef(mod)[3]. Um die Änderung der Steigung für dieselbe Kategorie zu erhalten, würden wir @ verwendecoef(mod)[2] + coef(mod)[6], a l diese R-Blogger posten. Es wird ziemlich mühsam, sie alle auszuschreiben, undmethods(class="lm") sieht nicht so aus, als hätte es irgendwelche Funktionen, die dies direkt aus dem Gatter heraus tun.

Gibt es eine offensichtliche Möglichkeit, numerische Schätzungen für den Achsenabschnitt und die Steigung für jede Kombination von Faktoren zu erhalten?