R ols的带相互作用的公式

在下面的代码中，模型1和2工作得很好，并产生相同的结果。模型4也很好用

    require(rms)

    mtcars$ind <- I(mtcars$gear==4)

    dd <- datadist(mtcars)
    options(datadist = "dd")

    ols(as.formula(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl:gear), data=mtcars)    #1
    ols(as.formula(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl * gear), data=mtcars)  #2

    ols(as.formula(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl:ind), data=mtcars)     #3
    ols(as.formula(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl * ind), data=mtcars)   #4

回溯的输出是

    2: Design(eval.parent(m))
    1: ols(as.formula(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl:ind), data = mtcars)

我试图在ols和rms上设置调试：：：设计，但没有走多远！！我在使用rms:：lrm时遇到了这个问题，并意识到它也发生在ols中

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为什么4能工作而3不能？它们在公式中具有相同的术语，其中一个使用：，另一个使用*。谢谢@roland。运行4时，它似乎添加了其他主要效果。以下各项产生与4完全相同的输出：

    ols(mpg ~ wt + cyl + gear + ind + cyl:ind,   data=mtcars) #3b 
    ols(mpg ~ wt       + gear       + cyl * ind, data=mtcars) #4b

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你为什么把你的公式用as.formula包装起来？这应该没有必要。此外，你应该提供一个简单的答案，使问题更容易回答。但是，您的第三个模型包含交互cyl:ind，但不包含作为主要效果的ind。只有在非常特殊的情况下，这样做才是一个好主意，但在一般情况下并非如此。这很可能是推测，ols假设交互中的效果总是作为主要效果出现。谢谢@roland。虽然我这里没有生成实例的代码，但mtcars是其中的一部分。因此，上面的代码可以按原样运行。

    ols(mpg ~ wt + cyl + gear + ind + cyl:ind,   data=mtcars) #3b 
    ols(mpg ~ wt       + gear       + cyl * ind, data=mtcars) #4b