在lm()中添加与删除交互会改变单个预测器的意义。lm()是R语言中用于拟合线性回归模型的函数。通过添加与删除交互项,可以改变模型中各个预测变量的影响和解释力。
交互项是指两个或多个预测变量之间的相互作用。在lm()函数中,可以通过使用符号“*”来表示两个预测变量之间的交互项。例如,lm(y ~ x1 * x2)表示模型中包含x1、x2以及它们之间的交互项。
通过添加交互项,可以捕捉到预测变量之间的非线性关系和相互作用效应。这样可以更准确地描述数据中的复杂关系,提高模型的预测能力和解释力。
删除交互项可能会导致模型失去对预测变量之间相互作用的建模能力。如果数据中存在预测变量之间的相互作用,而模型中没有相应的交互项,那么模型可能无法准确地捕捉到数据中的关系,导致预测结果不准确。
在实际应用中,添加与删除交互项需要根据具体问题和数据情况进行判断。如果已经知道预测变量之间存在相互作用,那么应该添加相应的交互项。如果没有明确的理论依据或实证证据支持预测变量之间存在相互作用,那么可以考虑不添加交互项。
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