R 将分类变量与回归中的伪变量相乘

我正在尝试运行一个回归，该回归的分数与一个女性假人（取0或1的值）进行回归，并且我也有该女性的国家。我试图在回归中创造一个固定的效果，在回归中我有女性与国家互动，但我尝试的每一种方法都不起作用，因为我用一个因子乘以数字

我尝试过使用fastdummies，但没有成功。我还尝试使用country-1方法，尝试与雌性繁殖，但没有成功

#first wrong
olss1= lm(pv1math ~ female + I(ggi*female) + factor(country) +  factor(year) + I(female * factor(country)), data = f1)
# second wrong
olss1= lm(pv1math ~ female + I(ggi*female) + factor(country) +  factor(year) + factor( female * country ), data = f1)

---

错误消息是，我不能将因子与数值相乘，公式中的*运算符将给出交互作用以及低阶项。以下是一个例子：

country <- c("A", "A", "A", "B", "B", "B")
female <- c(1, 1, 0, 1, 0, 1)
y <- 1:6

fm <- lm(y ~ country * female)
fm

我们还可以检查模型矩阵

model.matrix(fm)

给予

  (Intercept) countryB female countryB:female
1           1        0      1               0
2           1        0      1               0
3           1        0      0               0
4           1        1      1               1
5           1        1      0               0
6           1        1      1               1
attr(,"assign")
[1] 0 1 2 3
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$country
[1] "contr.treatment"

这里不需要

I（）

<代码>*单独执行交互，而

I（）

将在回归前执行算术运算

比较：

lm(pv1math ~ ggi*female, data=dat)$coefficients
# (Intercept)         ggi      female  ggi:female 
#         ...         ...         ...         ... 

lm(pv1math ~ I(ggi*female), data=dat)$coefficients
# (Intercept) I(ggi * female) 
#         ...             ... 

I（）

非常有用，例如对于多项式，其中年龄是一个流行的候选变量：

pv1math~age+I（age^2）+I（age^3）

，或者对GLM中的因变量进行二值化：

GLM（I（pv1math>0.75）~ggi*女性，家庭=二项式）

而且--您不需要重复交互项中已经存在的变量（这只是多余的），因此您可能需要尝试：

lm(pv1math ~ ggi*female + factor(year) + female*factor(country), data=f1)

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一般来说，发布错误消息是不够的。当发布到SO时，示例应该是可复制的，这意味着提供所需的完整代码和数据，以便其他人可以复制并粘贴到他们的R会话中，并获得相同的错误消息。请参阅标记页顶部的说明。

lm(pv1math ~ ggi*female + factor(year) + female*factor(country), data=f1)