当使用coded.data时，我将序列号作为R中的代码

以下是我用来重新编码数据的代码：

results$Taxis<-as.factor(results$Taxis)
results$ShiftType<-as.factor(results$ShiftType)
results$Sharing<-as.factor(results$Sharing)
results$Mode<-as.factor(results$Mode)
plot(results) 
anova<-aov(Service.Level~Taxis+ShiftType+Sharing+Mode,data = results)
summary(anova)
results.coded<-coded.data(results,x1~(Taxis-4500)/3000,x3~(Sharing-50)/50,x4~(Mode-0.5)/0.5)
results.coded

它给我的序列号是代码1,2,3,4,5。。 如果我更改公式，这些代码不会更改。他们保持原样。看起来像是一些默认编码。 请帮我做这个

数据编码用于连续预测，而不是因子。如果解释需要这些预测因素，不要试图编码它们。如果它们是在数字尺度上，并且您希望将它们解释为数字尺度，那么您可以对它们进行编码。去掉那些as.factor调用，它就会工作

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编码的优点是对所有变量进行缩放，以便在最陡上升等方法中得到更公平的处理。如果您只是尝试将一个方程拟合到数据中，而不打算进行额外的实验来找到最佳值，那么实际上没有必要对数据进行编码

查看变量名，但不知道上下文，我猜Mode和ShiftType具有标称级别，因此应该保留为因子，而不是编码。另外两个似乎更适合于编码。我注释掉了as.factor代码，而不是我不再得到错误。非常感谢您的帮助。但是，我正在进行RSM分析，这要求变量的值成为因子，而且由于这些因子的值将根据结果发生多次变化，因此我希望对它们进行编码。这将使它们保持相同的数字比例，以便于解释。我是不是遗漏了什么？不，没关系。将这些因素解释为因素，并将其视为每个因素组合的单独响应面。注：不要将这些因素包括在SO调用等中。把它们作为单独的术语放在一起。