“之间的区别：&引用；及|&引用；in-R线性建模

在R中构建线性模型时，以下两种说法之间的区别是什么：

lm(y ~ x | z)
lm(y ~ x : z)

将

：

操作符的文档记录如下：

形式为first:second的规范表示通过将第一个中的所有项与第二个中的所有项进行交互而获得的一组项

---

那页上没有提到

|

语法。区别是什么？

：

用于交互。在您的示例

lm（y~x:z）

中，公式的意思是“y取决于

x

和

z

之间的交互效应

通常，在这样的线性回归中不会包含交互，除非还包含了单个术语

x

和

z

。

x*z

是

x+x:z+z

的缩写

好吧，

|

根本不被

lm

使用。它肯定不会出现在

demo（“lm.glm”，“stats”）

中的任何示例中。它用于

nlme

包中的混合效果模型中

？interval.lme

中的一个示例：

model <- lme(distance ~ age, Orthodont, random = ~ age | Subject)
ranef(model)

---

model|仅用于条件模型和方差分析，因此在lm调用中没有意义。实际上应该会引发错误。不，对数值数据来说效果很好。但对因子数据不起作用。根据
R.version（）
。如果|在
lm
中没有出错，我打赌这是因为它实际上在计算逻辑“或”“在被强制返回数值的数据上。@John-思考得好，这可能就是为什么它对因子不起作用的原因，因为它们都是虚拟变量，不能以相同的方式强制。你可以在这里找到所有运算符？公式。回答得好，但你能详细说明“年龄的不同随机效应适合每个主题”吗？我不太清楚。。。感谢
lm（y~x+x:z+z+k）
和
lm（y~x*z+k）
？它们是一样的。如果你需要确信的话，可以用一个真实的数据集来尝试。