R:为每个类别建立单独的模型 [英] R: build separate models for each category

问题描述

简短版本:如何为每个类别构建单独的模型(不拆分数据). (我是R新手)

Short version: How to build separate models for each category (without splitting the data). (I am new to R)

长版:请考虑以下综合数据

Long version: consider the following synthetic data

housetype,ht1,ht2,age,price
O,0,1,1,1000
O,0,1,2,2000
O,0,1,3,3000
N,1,0,1,10000
N,1,0,2,20000
N,1,0,3,30000

我们可以使用两个单独的模型对上面的模型进行建模

We can model the above using two separate models

if(housetype=='o')
    price = 1000 * age
else
    price = 10000 * age

即一个基于类别类型的单独模型?

i.e. a separate model based on category type?

这是我尝试过的

model=lm(price~housetype+age, data=datavar)

和

model=lm(price~ht1+ht2+age, data = datavar)

以上两种模型(基本上相同)都无法产生我想要的结果.

Both the above models (which is essentially the same) does not produce the result I seek.

感谢您的帮助

推荐答案

使用交互.假设age是数字变量，而housetype是因子变量，请考虑以下因素:

Use interaction. Let age be a numeric variable and housetype be a factor variable, consider the following:

相同坡度的不同截距:

price ~ housetype + age

相同的截距不同的斜率

price ~ housetype:age

不同的截距不同的斜率

price ~ housetype * age

这篇关于R:为每个类别建立单独的模型的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！