Interação de várias maneiras: maneira fácil de obter estimativas numéricas de coeficientes?
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?