R語言
C
位於 stats
包(package)。 說明
設置因子的 "contrasts"
屬性。
用法
C(object, contr, how.many, ...)
參數
object |
因子或有序因子 |
contr |
這與使用形成對比。可以是一個矩陣,每個因子水平一行,或者一個合適的函數,如 |
how.many |
要設置的對比度數量,默認情況下比 |
... |
函數 |
細節
為了與 S 兼容,contr
可以是 treatment
、 helmert
、sum
或 poly
(不帶引號)作為 contr.treatment
的簡寫,依此類推。
值
設置了"contrasts"
屬性的因子object
。
例子
## reset contrasts to defaults
options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
tens <- with(warpbreaks, C(tension, poly, 1))
attributes(tens)
## tension SHOULD be an ordered factor, but as it is not we can use
aov(breaks ~ wool + tens + tension, data = warpbreaks)
## show the use of ... The default contrast is contr.treatment here
summary(lm(breaks ~ wool + C(tension, base = 2), data = warpbreaks))
# following on from help(esoph)
model3 <- glm(cbind(ncases, ncontrols) ~ agegp + C(tobgp, , 1) +
C(alcgp, , 1), data = esoph, family = binomial())
summary(model3)
參考
Chambers, J. M. and Hastie, T. J. (1992) Statistical models. Chapter 2 of Statistical Models in S eds J. M. Chambers and T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole.
也可以看看
相關用法
- R Chisquare (非中心)卡方分布
- R Cauchy 柯西分布
- R stlmethods STL 對象的方法
- R medpolish 矩陣的中值波蘭(穩健雙向分解)
- R naprint 調整缺失值
- R summary.nls 總結非線性最小二乘模型擬合
- R summary.manova 多元方差分析的匯總方法
- R formula 模型公式
- R nls.control 控製 nls 中的迭代
- R aggregate 計算數據子集的匯總統計
- R deriv 簡單表達式的符號和算法導數
- R kruskal.test Kruskal-Wallis 秩和檢驗
- R quade.test 四方測試
- R decompose 移動平均線的經典季節性分解
- R plot.stepfun 繪製階躍函數
- R alias 查找模型中的別名(依賴項)
- R qqnorm 分位數-分位數圖
- R eff.aovlist 多層方差分析的計算效率
- R pairwise.t.test 成對 t 檢驗
- R loglin 擬合對數線性模型
- R predict.smooth.spline 通過平滑樣條擬合進行預測
- R bartlett.test 方差齊性的 Bartlett 檢驗
- R influence.measures 回歸刪除診斷
- R loess.control 設置黃土參數
- R Normal 正態分布
注:本文由純淨天空篩選整理自R-devel大神的英文原創作品 Sets Contrasts for a Factor。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。