Как (и почему) вы используете контрасты?

В каких случаях вы создаете контрасты в своем анализе? Как это делается и для чего используется?

Я проверил ?contrasts и ?C - оба ведут к «Главе 2 статистических моделей в S», которая мне недоступна.


r linear-regression categorical-data contrast
person Tal Galili    schedule 28.02.2010    source источник
comment
В архивах r-help есть множество дискуссий по этому поводу. Кроме того, вы можете захотеть отредактировать свой заголовок (как/как/почему/я полагаю).   -  person Dirk Eddelbuettel    schedule 01.03.2010

Ответы (2)


arrow_upward
35
arrow_downward

Контрасты необходимы, когда вы сопоставляете линейные модели с факторами (т. е. категориальными переменными) в качестве независимых переменных. Контраст указывает, как уровни факторов будут закодированы в семействе числовых фиктивных переменных для подбора модели.

Вот несколько полезных заметок о различных видах используемых контрастов: ">http://www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/lecture26.htm

Когда используемые контрасты изменяются, модель остается той же с точки зрения разрешенных лежащих в ее основе совместных распределений вероятностей. Меняется только его параметризация. Установленные значения также остаются прежними. Кроме того, когда у вас есть значения параметров для одного варианта контрастов, легко вывести, какими были бы значения параметров для другого выбора контрастов.

Поэтому выбор контрастов не имеет статистических последствий. Это просто вопрос упрощения интерпретации коэффициентов и проверки гипотез.

person Jyotirmoy Bhattacharya    schedule 01.03.2010
comment
Эта ссылка мертва. Архивная версия на обратном пути: https://web.archive.org/web/20181017202804/http://www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/лекция26.htm - person Droplet; 13.08.2019

arrow_upward
6
arrow_downward

Взгляните на здесь (страницы 365–370, которые можно просмотреть бесплатно). На странице 364 начинается односторонний дисперсионный анализ эксперимента по конкуренции растений. Отсутствует код со страницы 364:

comp<-read.table("c:\\temp\\competition.txt",header=T)
attach(comp)
names(comp)
[1] "biomass" "clipping"
The categorical explanatory variable is clipping and it has five levels as follows:
levels(clipping)
...

Определение контрастов дано ниже, на стр. 368 (в омонимическом абзаце). Если вы хотите следовать примерам, вы можете скачать наборы данных. См. мой пост здесь.

Не может быть и речи о том, чтобы книга была настоятельно рекомендована.

person George Dontas    schedule 01.03.2010