在 R 中的线性回归中指定参考因子水平

在线性回归中，分类变量的处理方法通常是通过将其转换为虚拟变量（也称为哑变量）进行处理。哑变量是一个0/1变量，用于表示分类变量的不同类别。当一个分类变量有k个不同的水平时，线性回归模型中需要k-1个哑变量。这是为了避免多重共线性，因为同一个分类变量的虚拟变量之间具有完全的相关性。

在R中，使用factor()函数可以将一个普通的变量转换为因子变量，并将其包含在线性回归模型中。默认情况下，factor()函数将首个观测值作为参考因子。

例如，假设我们有一个数据集包含了一个名为“color”的分类变量，代表了5个颜色选项（红、绿、蓝、黄和紫）。我们可以使用以下代码将其转换为因子变量：

color_factor <- factor(color)

然后我们可以将因子变量包含在线性回归模型中，例如：

lm(model, data = data, subset = subset, weights = weights, na.action = na.action,
   method = method, contrasts = contrasts, offset = offset, ...)

需要注意的是，如果我们想指定另一个不同的参考因子，可以使用relevel()函数。

例如，假设我们想将“蓝色”设置为参考因子，可以使用以下代码：

color_factor_releveld <- relevel(color_factor, ref = "蓝")

然后，我们需要再次将更新后的因子变量包含在线性回归模型中：

lm(model, data = data, subset = subset, weights = weights, na.action = na.action,
   method = method, contrasts = contrasts, offset = offset, ...)

虽然这样做能够改变参考因子，但是需要注意的是，在线性回归模型中，任何一个因子水平都可以充当参考因子。因此，我们需要保证使用相同的参考因子才能进行比较。