선형 설명 변수 와 종속 변수 와의 2 차 관계를 갖는 다른 설명 변수 사이의 양방향 상호 작용에 관심이 있다면 , 2 차 성분과의 상호 작용과 선형과의 상호 작용을 모두 포함해야합니다 모델의 구성 요소? 예 :
이전 스레드를 바탕으로 빌드 :
곡률 항 및 모델 선택 ( 이것이 R에서 사용하는 모델 선택 분석 인 경우 설명 변수가 많은 경우 2 차 항 를 포함하는 교호 작용 항을 포함하는 출력 모델
선형 성분과의 상호 작용 기간 경우에만 유효 또한 동일 모델의 존재뿐만 아니라, , 및 직접적인 효과는?
답변
예, 당신은 항상 포함해야 모든 상호 작용에서 가장 높은 순서에서 모든 방법을 선형 용어에 아래 용어를,. CV에는 이것에 대해 생각하는 데 도움이 될 수있는 관련 문제를 논의하는 몇 가지 훌륭한 스레드가 있습니다.
짧은 대답은 모형에 특정 항을 포함시키지 않음으로써 모형의 일부를 정확히 0으로 만든다는 것입니다. 이는 매개 변수가 실제로 제로가 아닌 한, 모델에 유연성을 부여하여 반드시 편향을 유발합니다 . 상황은 인터셉트를 억제하는 것과 유사합니다 ( 여기에서 논의 할 수 있음 ).
또한 자동 모델 선택 루틴은 위험합니다. (기본 이야기의 경우 여기에서 내 대답을 읽는 것이 도움이 될 수 있습니다 .) 그러나이 알고리즘은 변수 간의 관계 측면에서 ‘생각’하지 않으므로 반드시 더 낮은 수준의 용어를 유지하지는 않습니다 검정력 또는 교호 작용 항이 포함 된 모형에서