"*" vs ":" in R для моделирования

Question

Я уверен, что этот вопрос, должно быть, был задан, но мне не повезло найти его в архивах. В любом случае, я всегда думал, что «:» или «*» означают то же самое при добавлении условий взаимодействия. Например:

количество газа ~ температура * Тип газа количества газа ~ температуры: газ типа

Однако теперь, когда я начал использовать ... Я GL-модель получить разные оценки AIC, различные оценки и т.д. когда я переключаюсь между ними. Может ли кто-нибудь объяснить мне, почему это происходит? Это проблема с пакетом статистики в R?

Спасибо!

Answer 1

От help(formula):

In addition to ‘+’ and ‘:’, a number of other operators are useful 
in model formulae. The ‘*’ operator denotes factor crossing: 
‘a*b’ interpreted as ‘a+b+a:b’.