R 向线性模型中添加交互项序列，lm（）

我的数据格式如下：

mpg     disp    c1  c2  c3
21.0    160.0   0   0   0
21.0    160.0   0   0   0
22.8    108.0   1   0   0
21.4    258.0   1   0   0
18.7    360.0   0   1   0
18.1    225.0   1   0   0

我想运行这样一个线性模型，

c1

到

c3

都与另一个解释变量

disp

相互作用：

lm(mpg ~ disp:c1 
       + disp:c2
       + disp:c3, df)

当然，我的真实数据集有3个以上的交互，但是我需要交互的所有变量都是按列顺序排列的，并且都是按顺序命名的（例如c1、c2等）

有没有一种简单的方法来指定

disp

和

c1

之间的交互，比如说

c100

下面是复制示例数据集的代码：

library(dplyr)
df <- mtcars
df <- df %>% mutate(c = factor(carb))
dummies <- model.matrix(data = df, ~ c + 0)
dummies <- as_data_frame(dummies)
df <- cbind(df, dummies)
df <- df %>% select(mpg, disp, c1:c3)
head(df)

库（dplyr）
df
按要求顺序粘贴
值，并使用公式

lm(formula(paste0("mpg ~ ", paste0("disp:", "c", 1:3, collapse = " + "))), df)

#Call:
#lm(formula = formula(paste0("mpg ~ ", paste0("disp:", "c", 1:3, 
#    collapse = " + "))), data = df)

#Coefficients:
#(Intercept)      disp:c1      disp:c2      disp:c3  
# 19.7862454    0.0196435    0.0008339   -0.0126405 

在哪里

paste0("mpg ~ ", paste0("disp:", "c", 1:3, collapse = " + ")) #gives
#[1] "mpg ~ disp:c1 + disp:c2 + disp:c3"

手动应用功能

lm

lm(mpg ~ disp:c1 + disp:c2 + disp:c3, df)

---

我们可以使用

重新格式化

lm(reformulate(paste0("disp:", "c", 1:3), "mpg"), df)
#Call:
#lm(formula = reformulate(paste0("disp:", "c", 1:3), "mpg"), data = df)

#Coefficients:
#(Intercept)      disp:c1      disp:c2      disp:c3  
# 19.7862454    0.0196435    0.0008339   -0.0126405