Extraer nombres de predictores de modelos lineales (generalizados) en R.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 26, 2023 at 6:37 am

   Sí, es posible enumerar solo los nombres de las variables presentes en el modelo como un vector de caracteres sin dividir un solo factor en variables ficticias C-1. Una forma de lograr esto es utilizando la función model.matrix en R, que convierte las variables categóricas en variables ficticias sin incluir el término de intercepción.

   Por ejemplo, supongamos que tenemos un modelo de regresión lineal lm con una variable predictora categórica color que tiene 3 categorías: “rojo”, “verde” y “azul”. En lugar de usar coef(lm) o summary(lm), que enumeran todas las variables ficticias, podemos usar la función model.matrix de la siguiente manera:

   nombres_variables <- colnames(model.matrix(lm))[-1]
   

   Esto creará un vector de caracteres nombres_variables que contiene los nombres de las variables predictoras sin incluir el término de intercepción. Al eliminar la primera columna de la matriz, excluimos el término de intercepción y solo mantenemos las variables ficticias para las variables predictoras.

   Por lo tanto, utilizar la función model.matrix es una forma de enumerar solo los nombres de las variables presentes en el modelo como un vector de caracteres sin dividir un solo factor en variables ficticias C-1.

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