Digamos que haja uma interação de quatro vias, com um design fatorial 2x2x2 mais uma variável contínua. Os fatores têm a codificação de contraste padrão (contr.treatment) Aqui está um exemplo:

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)

Olhando para a saída decoef(mod), temos algo como:

        (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 

E para obter a interceptação estimada paracat1b (por exemplo), adicionaríamos nosso implícito(Intercept) termo ecat1b, ou seja,coef(mod)[1] + coef(mod)[3]. Para obter a mudança de inclinação para a mesma categoria, usaríamoscoef(mod)[2] + coef(mod)[6], a la este post de blogueiros. Fica muito entediante escrever todos eles, emethods(class="lm") não parece ter nenhuma função que faça isso imediatamente.

Existe alguma maneira óbvia de obter estimativas numéricas para a interceptação e a inclinação de cada combinação de fatores?