Come (e perché) usi i contrasti?

Question

In quali casi crei contrasti nella tua analisi? Come è fatto e a cosa serve?

ho controllato ?contrasts e ?C - entrambi portano al "Capitolo 2 di modelli statistici in S", che non è prontamente disponibile a me.

Answer 1

I contrasti sono necessari quando si adattano modelli lineari con fattori (cioè variabili categoriali) come variabili esplicative. Il contrasto specifica come i livelli dei fattori saranno codificati in una famiglia di variabili dummy numeriche per l'adattamento del modello.

Ecco alcune buone note per le diverse varietà di contrasti utilizzati: http://www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/lecture26.htm

Quando i contrasti utilizzati sono cambiati, il modello rimane lo stesso in termini di sottostanti distribuzione congiunta consentiti. Cambia solo la sua parametrizzazione. Anche i valori adattati rimangono gli stessi. Inoltre, una volta ottenuto il valore dei parametri per una scelta di contrasti, è facile ricavare quale sarebbe stato il valore dei parametri per un'altra scelta di contrasti.

Pertanto la scelta dei contrasti non ha conseguenze statistiche. È solo questione di rendere più facili da interpretare i coefficienti e i test di ipotesi.

Answer 2

dare un'occhiata here (pagine 365-370, che sono liberi di vista). Nella pagina 364 inizia un'analisi unidirezionale della varianza di un esperimento di competizione vegetale. Il codice da pagina 364 che manca è:

comp<-read.table("c:\\temp\\competition.txt",header=T) 
attach(comp) 
names(comp) 
[1] "biomass" "clipping" 
The categorical explanatory variable is clipping and it has five levels as follows: 
levels(clipping) 
... 

La definizione dei contrasti è dato seguito, a pagina 368 (nel paragrafo omonimo). Se si desidera seguire gli esempi, è possibile scaricare i set di dati. Vedi my post here.

E 'fuori questione che il libro è altamente raccomandato.