是否可以隐藏来自R lm（）中因素的系数？

我有两种类型的许多不同固定效果的模型，我只对少数回归者感兴趣，而不是对固定效果本身感兴趣。我发现包含as.factor变量以获得固定效果更容易（而不是在估计器内使用）。然而，是否有可能抑制这些因子系数的输出？是否可以隐藏来自R lm（）中因素的系数？

来源

2014-12-11 robertevansanders

你真的用'as.factor（）'调用固定效果吗？如下：'lm（y〜x + as.factor（f），data = df）'？或者他们已经是因素了，你相信'lm（）'来对待它们呢？即'lm（y〜x + f，data = df）' – CephBirk 2014-12-11 05:12:49

它们已经是因素，而lm正在以这种方式对待它们。 – robertevansanders 2014-12-11 05:13:23

我认为这应该工作...如果你的模型被命名为m那就试试这个：

coef(m)[!names(coef(m)) %in% paste0(rep(names(m$xlevels), times=sapply(m$xlevels, length)), unlist(sapply(names(m$xlevels), function(x) m$xlevels[[x]])))]

这是丑陋的，但概念是使用lm对象的xlevels属性来确定的因素系数并从系数列表中删除它们。其余的只是我能找到格式化的最佳方式。

来源

2014-12-11 05:52:01 CephBirk

是否可以隐藏来自R lm（）中因素的系数？

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