缩短回归模型的公式语法

编程问答 2022-05-27

问题描述

我想知道下面回归模型的语法是否可以比现在更简洁（更短）？

dat <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/rnorouzian/v/main/bv1.csv')

library(nlme)

model <- lme(achieve ~ 0 + D1 + D2+ 
       D1:time   + D2:time+
       D1:schcontext + D2:schcontext + 
       D1:female + D2:female+
       D1:I(female*time) + D2:I(female*time)+
       D1:I(schcontext*time) + D2:I(schcontext*time),correlation = corSymm(),random = ~0 + D1:time | schcode/id,data = dat,weights = varIdent(form = ~1|factor(math)),na.action = na.omit,control = lmeControl(maxIter = 200,msMaxIter = 200,niterEM = 50,msMaxEval = 400))
coef(summary(model))

解决方法

只关注固定效应组件。

原始公式：

form1 <-  ~ 0 + D1 + D2+ 
       D1:time   + D2:time+
       D1:schcontext + D2:schcontext + 
       D1:female + D2:female+
       D1:I(female*time) + D2:I(female*time)+
       D1:I(schcontext*time) + D2:I(schcontext*time)
X1 <- model.matrix(form1,data=dat)

我认为这是等价的

form2 <- ~0 +
    D1 + D2 + 
    (D1+D2):(time + schcontext + female + female:time+schcontext:time)
X2 <- model.matrix(form2,data=dat)

（不幸的是，~ 0 + (D1 + D2):(1 + time + ...) 并没有像我希望的那样工作。） 首先，模型矩阵具有正确的维度。盯着模型矩阵的列名并手动对列重新排序：

X2o <- X2[,c(1:3,6,4,7,5,8,9,11,10,12)]
all.equal(c(X1),c(X2o)) ##TRUE

（对于数值预测变量，您不需要 I(A*B)：A:B 是等效的。）

实际上您可以使用 * 运算符做得更好

form3 <- ~0 +
    D1 + D2 + 
    (D1+D2):(time*(schcontext+female))
X3 <- model.matrix(form3,data=dat)
X3o <- X3[,12,11)]
all.equal(c(X1),c(X3o))  ## TRUE

比较公式长度：

sapply(list(form1,form2,form3),function(x) nchar(as.character(x)[[2]]))
## [1] 183 84 54
lmmixed-modelsnlmerrregression