R语言 指定线性回归的参考因子水平

在这篇文章中，我们将讨论如何在R编程语言中的线性回归中指定参考因子水平。

在R语言的基本线性回归模型中，默认情况下，参考类别1被用于因子变量。但有时我们需要在线性回归模型中手动设置参考因子水平。为了做到这一点，我们使用R语言的relevel()函数。relevel()函数是用来重新排列因子向量的水平。因子向量的水平被重新排序，使用户指定的水平排在第一位，其他的水平则向下移动一步。

带有默认参考因子水平的线性回归模型

为了创建一个基本的线性回归模型，我们使用R语言的lm()函数。lm()函数用于在R语言中对数据框进行线性模型拟合。它可以用来对未知数据进行预测的线性回归。lm()函数将数据框和拟合函数作为参数，并返回一个经过训练的线性回归模型。

语法

lm( fitting_function, data )

参数

• fitting_function： 决定用于拟合数据框的函数。
• data： 决定了用于线性回归的数据框。

例子

下面是一个基本的线性回归模型，默认的参考因子水平。

# create sample data frame
x <- sample(1:7, 500, replace = TRUE)
y <- round(x + rnorm(500), 3)
x <- as.factor(x)
sample_data <- data.frame(x, y)
 
# create linear model
linear_model <- lm( y~x, sample_data)
 
# print summary of linear model
summary(linear_model)

输出

这里，默认的因素参考水平是x1。

手动参考因子水平的线性回归模型

为了在R语言中指定手动参考因子水平，我们将使用relevel()函数。relevel()函数用于重新排列因子向量，以便将用户指定的水平放在首位，其他的则向下移动。relevel()函数以因子向量和参考水平为参数，返回根据用户设定的参考水平重新排序的因子向量。

语法

relevel( factor_vector, ref )

参数

• factor_vector： 决定要重新排序的因子向量。
• ref： 确定要重新排序的因子的参考级别。

例子

这里是一个基本的线性回归模型，因子参考水平被设置为4。

# create sample data frame
x <- sample(1:7, 500, replace = TRUE)
y <- round(x + rnorm(500), 3)
x <- as.factor(x)
sample_data <- data.frame(x, y)
 
# refactor reference level
sample_datax <- relevel(sample_datax, ref = 4)
 
# create linear model
linear_model <- lm( y~x, sample_data)
 
# print summary of linear model
summary(linear_model)

输出