複数の線形規則を適用して相互作用の多項式を適用する用語

Question

私はこれ以上頭を悩まされており、これについての最良の方法が何であるか把握できません。

はこれまでのところ、私はそこから私の最初のMLR

reg=lm(register~.,data=train) 

を行い、私は重要な相互作用を決定した後

testinter=glm(register~(.-atemp)*(.-atemp),data=train) 

を使用して相互作用の効果を確認し、私はすべてのモデルに含まれています。

しかし、いくつかの変数を見て、ハムとテンポを多項式の項に変換する必要がありました。ハム^ 2とテンポ3。

私の質問はどのようにこれらを対話効果に含めることができますか？ これはこれまでの私の試みで、ポリ（ハム、2、生= T）で「ハム」を切り換えたが、正しいかどうかわからない。

reg=lm(register~season:month+season:poly(temp,3,raw=T)+year:month+ 
    year:weekday+year:poly(temp,3,raw=T)+month:poly(temp,3,raw=T)+holiday:windspeed+weekday: 
    weathersit+weekday:poly(hum,2,raw=T)+weathersit:poly(hum,2,raw=T)+ 
    poly(hum,2,raw=T)+weathersit+season+year+poly(temp,3,raw=T), data=train) 

Answer 1

あなたがlmまたはglm式内変換を行う必要があるときは、I()を使用する必要があります。

はここirisデータセットを使用した例です：スタックオーバーフローへ

data(iris) 
reg <- lm(Sepal.Length~Sepal.Width:I(Petal.Length^2), data=iris) 
summary(reg) 

Call: 
lm(formula = Sepal.Length ~ Sepal.Width:I(Petal.Length^2), data = iris) 

Residuals: 
    Min  1Q Median  3Q  Max 
-0.9405 -0.2357 0.0029 0.2224 0.8241 

Coefficients: 
           Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)     4.8649126 0.0478357 101.70 <2e-16 *** 
Sepal.Width:I(Petal.Length^2) 0.0192699 0.0007492 25.72 <2e-16 *** 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.3552 on 148 degrees of freedom 
Multiple R-squared: 0.8172, Adjusted R-squared: 0.816 
F-statistic: 661.6 on 1 and 148 DF, p-value: < 2.2e-16