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如何在R中的回归中设置虚拟变量

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如何在R中的回归中设置虚拟变量,r,regression,dummy-variable,R,Regression,Dummy Variable,以下是我的数据 y r1 r2 r3 1 0.1 0.2 -0.3 2 0.7 -0.9 0.03 3 -0.93 -0.32 -0.22 1.第一个问题是如何获得如下输出： y r1 r2 r3 dummy_r1 dummy_r2 dummy_r3 1 0.1 0.2 -0.3 0 0 1 2 0.7 -0.9 0.03 0 1

以下是我的数据

y   r1  r2  r3

1   0.1 0.2 -0.3
2   0.7 -0.9    0.03
3   -0.93   -0.32   -0.22
1.第一个问题是如何获得如下输出：

y   r1     r2    r3    dummy_r1  dummy_r2 dummy_r3

1   0.1    0.2   -0.3    0        0          1
2   0.7   -0.9   0.03    0        1          0
3   -0.93 -0.32  -0.22   1        1          1
注：我希望负数据等于1，正数据等于0

2.第二个问题是，如果我想做如下回归：
lm（y~r1+r2+r3+dummy\u r1+dummy\u r2+dummy\u r3）
，如果我不想使用上面的输出
数据（dummy\u r1，dummy\u r2，dummy\u r3）
，我该怎么做，因为这不方便。

使用
DF，定义
DF2
以同时具有
符号。*
列，然后在该列上运行回归。当然，你没有足够的数据显示在问题中，以实际获得系数为这么多的预测，但如果在你真正的问题，你有更多的数据，那么它应该是好的


DF2 <- cbind(DF, sign = +(DF[-1] < 0))
lm(y ~., DF2)


笔记

第1行）
sapply（数据[2:4]，函数（x）为.integer（x<0））
。2） 在
cbind（data，output\u of_previous）
之后，只需执行
lm（y~，data）
。您可能并不真正需要生成虚拟变量：
lm（y~r1+r2+r3+（r1

Call:
lm(formula = y ~ ., data = DF2)

Coefficients:
(Intercept)           r1           r2           r3      sign.r1  
      1.425       -1.163       -1.543           NA           NA  
    sign.r2      sign.r3  
         NA           NA  



Lines <- "y   r1  r2  r3
1   0.1 0.2 -0.3
2   0.7 -0.9    0.03
3   -0.93   -0.32   -0.22"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)