线性回归中的R分类变量

Question

我希望在R中对一个有3个级别的分类变量进行线性回归。具体来说，我的数据如下：

Y = 1, X= "Type 1", A=0.5

Y = 2, X= "Type 2", A=0.3

Y =0.5,X= "Type 3", A=2

我只需要简单地执行以下操作吗？ lm(Y~ X+ A) ？

- wrek

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我建议引入3个虚拟变量（每种类型0-1个）。或者如果它们是名义变量，您可以将它们建模为1、2、3。 - M--

是的，lm(Y ~ X + A) 可以正常工作。如果 X 还不是一个因子但是是一个字符串向量，lm 将把它视为因子，在模型中使用第一个值作为参考类别，并包括每个其他水平的虚拟变量。如果 X 是一个因子，那就没问题了。 - ulfelder

Answer 1

将X转换为因子，然后使用lm(Y ~ X + A)。或者您可以使用caret包中的dummyvars。

dummy_train<-dummyVars(" ~ .",data=<insert_data_name>)
dummy_train<-data.frame(predict(dummy_train,newdata=<insert_the_same_data_name>))

你可以对此进行回归分析。

- Varnith Chordia