如何为R中的lm中的有序分类变量获取0-1假人？_R_Lm_Categorical Data

如何为R中的lm中的有序分类变量获取0-1假人？

如何为R中的lm中的有序分类变量获取0-1假人？,r,lm,categorical-data,R,Lm,Categorical Data,当在R中使用分类因变量运行线性模型时，该变量在内部重新编码为虚拟变量： unord <- data.frame(y = c(1, 2, 3, 12, 11, 13, 101, 103, 102, 1003, 1002, 1001), cat = factor(rep(LETTERS[1:4], each = 3), ordered = FALSE)) model.matrix(lm(y~cat, data = unord)) (Intercept) cat

当在

中使用分类因变量运行线性模型时，该变量在内部重新编码为虚拟变量：

unord <- data.frame(y = c(1, 2, 3, 12, 11, 13, 101, 103, 102, 1003, 1002, 1001),
             cat = factor(rep(LETTERS[1:4], each = 3), ordered = FALSE))
model.matrix(lm(y~cat, data = unord))

   (Intercept) catB catC catD
1            1    0    0    0
2            1    0    0    0
3            1    0    0    0
4            1    1    0    0
5            1    1    0    0
6            1    1    0    0
7            1    0    1    0
8            1    0    1    0
9            1    0    1    0
10           1    0    0    1
11           1    0    0    1
12           1    0    0    1

unord您可以在lm
中或在model.matrix
中使用contrasts
参数强制使用哪个对比度（因为我删除了额外的lm
调用）
如果有多个因子列，则可以执行以下操作
nms <- names(ord)[sapply(ord, is.factor)] # get names of factor variables
model.matrix(y ~ cat, data = ord, 
                contrasts = sapply(nms, function(x) list(contr.treatment)))

nms当您将结果保存在一个数据框中时，例如a
，那么您可以执行因子（a$cat.L，levels=unique（a$cat.L），labels=1:length（unique（a$cat.L））
@Jimbou，a$cat.L
为NULL
。@Jimboubroom:：tidy（model.matrix（lm（y~cat，data=ord）））
提供了与model.matrix（lm（y~cat，data=ord））相同的假人。
对不起，试试这个a这是你想要的吗，或者model.matrix（lm（y~因子（cat，ordered=FALSE），data=ord））
或者model.matrix（lm（y~cat，data=order，contrasts=list（cat=control.treatment））
model.matrix(y ~ cat, data = ord, contrasts = list(cat=contr.treatment))

nms <- names(ord)[sapply(ord, is.factor)] # get names of factor variables
model.matrix(y ~ cat, data = ord, 
                contrasts = sapply(nms, function(x) list(contr.treatment)))