Добавление условий взаимодействия к множественной регрессии MATLAB

Question

В настоящее время я выполняю множественную линейную регрессию с использованием функции LinearModel.fit MATLAB, и я немного смущен в отношении того, как правильно добавлять условия взаимодействия к модели вручную. Как мне известно, LinearModel.fit не стандартизирует переменные самостоятельно, поэтому я делаю это вручную.

До сих пор, как я сделал это был в

1. Стандартизировать наблюдения для каждого переменных
2. Multiply соответствующего стандартных значений от конкретных переменных, чтобы создать условие взаимодействия, а затем добавить эти новые переменные набор данных регрессии
3. регрессию

Является ли это правильный способ идти об этом? Должен ли я стандартизировать переменные терминов взаимодействия и после вычисления «сырых» терминов? Любая помощь будет принята с благодарностью!

Answer 1

Независимо от того, следует ли стандартизировать условия взаимодействия, возможно, зависит от того, что вы намерены делать с моделью. Стандартизация обычно не влияет на производительность модели, так как позволяет более простой интерпретации модели, так как ваши изученные коэффициенты будут в одинаковых масштабах. Я подозреваю, что делать это или нет - это в значительной степени вопрос. Here is a relevant stats.stackexchange post, которые могут вам помочь.

Моя интуиция будет такой же, как вы описали свой процесс до сих пор.