Почему R удаляет факторы из факторных переменных, когда я запускаю квантильную регрессию?
В настоящее время я использую модель квантильной регрессии в R с использованием Roger Koenker's quantreg пакет. У меня есть упорядоченная категориальная переменная с пятью уровнями и тремя неупорядоченными категориальными переменными (день недели, сезон и время ночи) с семью, четырьмя и двумя категориями соответственно. Все они изначально хранятся во фрейме данных в виде строк, кроме упорядоченной категориальной переменной, которая состоит из пяти уровней от 1 до 5. Вот как я кодирую ранее упомянутые переменные как факторы. Обратите внимание, что моя переменная называется df_prime потому что это исходный фрейм данных с некоторыми сокращенными строками:
df_prime$acuity_id <- ordered(df_prime$acuity_id, c(5, 4, 3, 2, 1))
df_prime$day_of_week <- as.factor(df_prime$day_of_week)
df_prime$season <- as.factor(df_prime$season)
df_prime$is_night <- as.factor(df_prime$is_night)
Когда я запускаю регрессию, она полностью исключает пятницу из сводки и одного из уровней моего acuity_id, который является моей упорядоченной переменной. Возможно, это связано с тем, как R создает фиктивные переменные? Я заметил, что сезон Winter имеет значение р 1 по любой причине.
Мой вывод выглядит следующим образом, хотя с разным интервалом, потому что на моем рабочем месте есть R на ВМ, и я не могу копировать и вставлять:
Value Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 173.20000 5.84510 29.63167 0.00000
day_of_weekMonday 19.33333 3.60107 5.36878 0.00000
day_of_weekSaturday -49.66667 3.41145 -14.55883 0.00000
day_of_weekSunday -42.00000 3.35297 -12.52620 0.00000
day_of_weekThursday 5.33333 3.51831 1.51588 0.12957
day_of_weekTuesday 3.00000 3.51917 0.85247 0.39396
day_of_weekWednesday 1.66667 3.75717 0.44360 0.65734
is_night1 -53.00000 2.04268 -25.94626 0.00000
seasonAutumn 8.00000 4.37771 1.82744 0.06765
seasonSpring -0.66667 4.46209 -0.14941 0.88123
seasonSummer 12.66667 4.40002 2.87877 0.00400
seasonWinter 0.00000 4.36418 0.00000 1.00000
acuity_id.L 37.94733 11.20886 3.38548 0.00071
acuity_id.Q -108.68624 9.48982 -11.45293 0.00000
acuity_id.C -36.36619 5.93905 -6.12324 0.00000
acuity_id^4 25.61773 2.77411 9.23459 0.00000