是指在建立线性模型时,去除模型中的截距项(intercept)和变量间的对比度(contrast)。这种做法适用于特定的情况和分析需求。
在一些统计分析中,我们可能需要控制某些变量,使其不对模型的解释产生影响。这时可以通过去除截距项来实现。去除截距项后,模型的拟合程度可能会变差,但可以得到更精确和准确的参数估计。
同时,有时我们可能对变量之间的对比度不感兴趣,而只关注各个变量的独立效应。这时可以通过去除对比度来避免变量之间的多重比较,简化模型分析。
以下是指定线性模型时不带截距和对比度的步骤:
应用场景:
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