R中的x^2和I（x^2）有什麼區別？

Question

R中這兩個模型有什麼區別？

model1 <- glm(y~ x + x^2, family=binomial(link=logit), weights=numbers)) 
model2 <- glm(y~ x + I(x^2),family=binomial(link=logit), weights=numbers)) 

還有什麼等於在SAS的I(x^2)？

Answer 1

的I()功能裝置「按原樣」而^n（到n的功率）的操作裝置「包括這些變量和所有交互最多n個方式」

這意味着：

I(X^2)字面上倒退ý針對X平方並

X^2裝置包括X和X的2方式相互作用，但因爲它是唯一一個V-易於交互，因此它只返回本身，即X.請注意，在您的公式中，您說X + X^2轉換爲X + X，在公式語法中只考慮一次。即兩個X中的一個將被刪除。

示範：

Y <- runif(100) 
X2 <- runif(100) 
df <- data.frame(Y,X1,X2) 

b <- lm(Y ~ X2 + X2^2 + X2,data=df) 

> b 

Call: 
lm(formula = Y ~ X2 + X2^2 + X2, data = df) 

Coefficients: 
(Intercept)   X2 
    0.48470  0.05098 


a <- lm(Y ~ X2 + I(X2^2),data=df) 

> a 

Call: 
lm(formula = Y ~ X2 + I(X2^2), data = df) 

Coefficients: 
(Intercept)   X2  I(X2^2) 
    0.47545  0.11339  -0.06682 

希望它能幫助！