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.

2 33
linear-regression categorical-data contrast

2 ответа:

Контрасты необходимы, когда вы подгоняете линейные модели с факторами (т. е. категориальными переменными) в качестве объясняющих переменных. Контраст определяет, как уровни факторов будут кодироваться в семейство числовых фиктивных переменных для подгонки модели.

Вот несколько хороших нот для различных разновидностей контрастов, используемых: http://www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/lecture26.htm

При изменении используемых контрастов модель остается прежней. то же самое можно сказать и о базовых совместных распределениях вероятностей. Меняется только его параметризация. Соответствующие значения также остаются неизменными. Кроме того, если у вас есть значение параметров для одного выбора контрастов, легко вывести, каким было бы значение параметров для другого выбора контрастов.

Поэтому выбор контрастов не имеет статистического следствия. Речь идет исключительно о том, чтобы облегчить проверку коэффициентов и гипотез. интерпретировать.
31

Посмотрите 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 дается позже, на странице 368 (в параграфе омонимов). Если вы хотите следовать этим примерам, вы можете загрузить наборы данных. Смотрите мой пост здесь.

Не может быть и речи о том, что книга настоятельно рекомендуется.

6