R：'isat'回归中的连续变量和分类变量之间的相互作用（'gets'包）

Question

我想根据分类变量z计算y对x（连续）的微分响应。

在标准LM设置：

lm(y~ x:z) 

不过，我想这样做，而在“获取”包允许脉冲指示灯饱和度（IIS）。然而，下面的语法产生一个错误：

isat(y, mxreg=x:z, iis=TRUE) 

该错误消息是以下形式：

“错误在solve.qr（下，TOL TOL =，LAPACK = LAPACK）： 奇异矩阵'一个 '在' 解决”

1：在X：Z： 数值表达式具有96个元素：仅用于第一

2：X：Z： 数值表达式具有96个元素：仅第一次使用“

我该如何修改语法？

谢谢！

Answer 1

目前，唉，isat不会对分类/字符变量提供相同的功能lm，也不使用*和:。我们希望在未来的版本中解决这个问题。

与此同时，您将不得不在数据集中创建表示交互的不同变量。我想类似下面的...

library(gets) 
    N <- 100 
    x <- rnorm(N) 
    z <- c(rep("A",N/4),rep("B",N/4),rep("C",N/4),rep("D",N/4)) 
    e <- rnorm(N) 
    y <- 0.5*x*as.numeric(z=="A") + 1.5*x*as.numeric(z=="B") - 0.75*x*as.numeric(z=="C") + 5*x*as.numeric(z=="D") + e 

    lm.reg <- lm(y ~ x:z) 

    arx.reg.0 <- arx(y,mxreg=x:z) 

    data <- data.frame(y,x,z,stringsAsFactors=F) 
    for(i in z[duplicated(z)==F]) { 
     data[[paste("Zx",i,sep=".")]] <- data$x * as.numeric(data$z==i) 
    } 

    arx.reg.1 <- arx(data$y,mxreg=data[,c("x","Zx.A","Zx.B","Zx.C")]) 
    isat.1 <- isat(data$y,mc=TRUE,mxreg=data[,c("x","Zx.A","Zx.B","Zx.C")],max.block.size=20) 

需要注意的是，你会为每个类别中创建虚拟变量，有一个机会，这些假人会导致您的解释变量（矩阵的奇异性，如果像在我的例子，isat自动使用4个块）。使用参数max.block.size可以避免此问题。

如果我没有解决您的问题，请告诉我。