R lm（）$assign:是什么？

线性模型拟合的

assign

属性是什么？它应该以某种方式提供响应项的位置，但实际上它似乎枚举了模型中的所有系数。我的理解是，

assign

是s的遗留，它不受

glm（）

的支持。我需要提取

glm

的等效信息，但我不明白

lm

的实现做了什么，似乎也找不到源代码。

lm.fit

的帮助文件毫无帮助地说：

非空拟合将具有与线性拟合相关的组件

分配

、

效果

和（除非未要求）

qr

，供提取函数使用，如

摘要

和

效果

---

您可以在

帮助（“model.matrix”）

中找到它，它创建了以下值：

有一个属性“assign”，一个整数向量，其中包含 矩阵中的每列给出公式中的术语，公式中给出 站到柱子上。值0对应于截距（如果有），并且 按照term.labels给定的顺序将正值设置为term 对象对应的术语结构的属性

---

因此，它将设计矩阵映射到公式。

您可以在

帮助（“model.matrix”）

中找到它，它创建以下值：

有一个属性“assign”，一个整数向量，其中包含 矩阵中的每列给出公式中的术语，公式中给出 站到柱子上。值0对应于截距（如果有），并且 按照term.labels给定的顺序将正值设置为term 对象对应的术语结构的属性

---

因此，它将设计矩阵映射到公式。

来自

$assign

的数字表示相应的预测变量。如果您的预测值是3级分类的，您将在

$assign

调用中看到相应的数字（3-1）次。例如：

data(mpg, package = "ggplot2")
m = lm(cty ~ hwy + class,data = mpg)
m$assign 
  [1] 0 1 2 2 2 2 2 2
# Note how there is six 2's to represent the indicator variables
# for the various 'class' levels. (class has 7 levels)

---

您将看到定量预测值只有一个值（

hwy

，在上面的示例中），因为它们在设计公式中由一个术语表示。

来自

$assign

的数字表示相应的预测变量。如果您的预测值是3级分类的，您将在

$assign

调用中看到相应的数字（3-1）次。例如：

data(mpg, package = "ggplot2")
m = lm(cty ~ hwy + class,data = mpg)
m$assign 
  [1] 0 1 2 2 2 2 2 2
# Note how there is six 2's to represent the indicator variables
# for the various 'class' levels. (class has 7 levels)

---

您将看到定量预测值只有一个值（

hwy

），因为它们在设计公式中由一个术语表示。

计算此字段的代码在哪里？我现在还没找到。啊，我现在明白了。奇怪的是，

$assign

不在

lm

或

glm

的源代码中。我还没有找到原因，但我会继续查找。计算此字段的代码在哪里？我现在还没找到。啊，我现在明白了。奇怪的是，

$assign

不在

lm

或

glm

的源代码中。我还没有找到原因，但我会继续寻找。可笑的是，在

？lm

…中根本没有提到这一点。。。不得不花20分钟追踪

assign

最初来自哪里。可笑的是

？lm

中根本没有提到这一点。。。必须花20分钟追踪

assign

最初的来源。