用于标准化回归系数的汽车 lm.beta 的替代方案？答案

【问题标题】：Alternative to car lm.beta for standardizing regression coefficients?用于标准化回归系数的汽车 lm.beta 的替代方案？
【发布时间】：2016-04-24 00:45:46
【问题描述】：

我正在尝试标准化具有交互项的线性回归模型的回归系数。目前，我使用的是car 包中的lm.beta，但帮助文件指出：

警告：此函数不会产生“正确”的标准化存在交互项时的系数

由于我的回归有交互项，这令人担忧。 car 的 lm.beta 是否有替代方法可以标准化回归系数并使用具有交互作用的回归模型？

【问题讨论】：

?arm::standardize 使用谷歌
谢谢...为了记录，我在发帖之前确实使用了谷歌。没必要对它苛刻。

标签： r statistics regression

【解决方案1】：

您可以使用scale 函数来缩放您的数据，然后再将其传递给lm。这不需要任何额外的包并给出标准化的回归。这是一个简单的例子：

iris2 <- iris
iris2[ ,c('Sepal.Length','Sepal.Width')] <- scale(iris2[ ,c('Sepal.Length','Sepal.Width')])
fit <- lm( Petal.Width ~ Sepal.Length*Sepal.Width, data=iris2)

【讨论】：