每次我们在应用计量经济学课程中遇到实际应用时，我们都要处理类别变量。学生也提出了同样的问题：我们如何自动组合因子水平？有简单的R函数吗？
因此我想编写一个R函数。为了说明这一点，请考虑以下内容
'data.frame': 200 obs. of 3 variables: $ y : num 1.345 1.863 1.946 2.481 0.765 ... $ x1: num 0.266 0.372 0.573 0.908 0.202 ... $ x2: Factor w/ 10 levels "I","A","H","F",..: 4 4 6 4 3 6 7 3 4 8 ... table(b$x2)[LETTERS[1:10]] A B C D E F G H I J 11 12 23 34 23 36 12 32 3 14
没有定义一个（连续的）因变量，没有定义一个连续的协变量，也没有定义一个分类变量，此处有十个级别。我们可以使用
plot(b$x1,y,col="white",xlim=c(0,1.1)) text(b$x1,y,as.character(b$x2),cex=.5)
线性回归的输出得出以下预测
for(i in 1:10){ lines(u,v)}
斜率是相同的，我们只需为每个级别添加一
Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.843802 0.119655 7.052 3.23e-11 *** x1 1.992878 0.053838 37.016 < 2e-16 *** x2A 0.055500 0.131173 0.423 0.6727 x2H 0.009293 0.121626 0.076 0.9392 x2F -0.177002 0.121020 -1.463 0.1452 x2B -0.218152 0.130192 -1.676 0.0955 . x2D -0.206970 0.121294 -1.706 0.0896 . x2G -0.407417 0.129999 -3.134 0.0020 ** x2C -0.526708 0.123690 -4.258 3.24e-05 *** x2J -0.664281 0.128126 -5.185 5.54e-07 *** x2E -0.816454 0.123625 -6.604 3.94e-10 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.2014 on 189 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8995, Adjusted R-squared: 0.8942 F-statistic: 169.1 on 10 and 189 DF, p-value: < 2.2e-16 AIC [1] -60.74443 BIC [1] -21.16463
这里的参考类别是“ I”。看起来我们实际上可以将该类别与其他几个类别结合起来。这里的一种策略是选择似乎没有显着差异的所有类别，然后运行（多个）测试
这里的参考类别是“ I”。看起来我们实际上可以将该类别与其他几个类别结合起来。这里的一种策略是选择似乎没有显着差异的所有类别，然后运行（多个）测试
我们可以将这四个类别结合在一起。
我们看到更改参考类别时的情况（在所有类别上循环）
plot(1:nlevels(b$x2),1:nlevels(b$x2),col="white",xlab="",ylab="",axes=F,xlim=c(0,10.5), ylim=c(0,10.5)) points(((1:10))[idx],rep(i,length(idx)),pch=1,cex=2) points(((1:10))[idx],rep(i,length(idx)),pch=19,cex=2)}
我们看到它是对称的：如果将“ H”与“ I”组合，则“ I”也应与“ H”组合。
我们可以手动预定义一些顺序
for(i in 1:nlevels(b$x2)){ points(((1:10))[idx],rep(i,length(idx)),pch=1,cex=2) idx=which(p>.1) points(((1:10))[idx],rep(i,length(idx)),pch=19,cex=2) }
我们得到
我们已经合并了类别。
实际上，可以使用其他策略。我们从某个级别开始，说“ A”。然后，我们将其与所有不显着不同的级别合并。如果“ B”不是其中之一，我们将其用作新参考。
for(i in 1:nlevels(b$x2)){ b$x2=recode(b$x2, paste("c('",paste(mix,collapse = "','"),"')='",paste(mix,collapse = "+"),"'",sep="")) }}
最后的类别是
table(b$x2) A+I+H B+D+F C+G E J 46 82 35 23 14
有以下回归输出
Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.86407 0.03950 21.877 < 2e-16 *** x1 1.99180 0.05323 37.417 < 2e-16 *** x2B+D+F -0.21517 0.03699 -5.817 2.44e-08 *** x2C+G -0.50545 0.04528 -11.164 < 2e-16 *** x2E -0.83617 0.05128 -16.305 < 2e-16 *** x2J -0.68398 0.06131 -11.156 < 2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.2008 on 194 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8975, Adjusted R-squared: 0.8948 F-statistic: 339.6 on 5 and 194 DF, p-value: < 2.2e-16 AIC [1] -66.76939 BIC [1] -43.68117
这与我们之前得到的组一致。但是，如果我们更改顺序，我们可以得到不同的组合。例如，如果我们从“ J”到“ A”，而不是从“ A”到“ J”，我们得到
for(i in nlevels(b$x2):1){ mix=c(LETTERS[i],names(p)[idx]) b$x2=recode(b$x2, paste("c('",paste(mix,collapse = "','"),"')='",paste(mix,collapse = "+"),"'",sep="")) }} table(b$x2) E G+C I+A+B+D+F+H J 23 35 128 14
这里有不同的信息标准
AIC(lm(y~x1+x2,data=b)) [1] -36.61665 BIC(lm(y~x1+x2,data=b)) [1] -16.82675
最后但重要的一点是，可以使用回归树。问题是还有另一个可能相互干扰的解释变量。所以我建议（1）拟合线性模型，计算残差（2）运行回归树，解释未定义分类变量
观察叶子与我们得到的叶子具有相同的组。
arbre n= 200 node), split, n, deviance, yval * denotes terminal node 1) root 200 22.563500 7.771561e-18 2) x2=G,C,J,E 72 4.441495 -3.232525e-01 4) x2=J,E 37 1.553520 -4.578492e-01 * 5) x2=G,C 35 1.509068 -1.809646e-01 * 3) x2=I,A,H,F,B,D 128 6.366628 1.818295e-01 6) x2=F,B,D 82 2.983381 1.048246e-01 * 7) x2=I,A,H 46 2.030229 3.190993e-01 *
我想有可能改善回归的水平组合。
