श्रेणीबद्ध डेटा के साथ एक नकारात्मक द्विपद GLM से .L और .Q आउटपुट की व्याख्या

मैंने सिर्फ एक नकारात्मक द्विपद GLM चलाया और यह आउटपुट है:

Call:
glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, 
    init.theta = 1.080668549, link = log)

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-2.2452  -0.9973  -0.3028   0.3864   1.8727  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)   1.6954     0.1152  14.720  < 2e-16 ***
method.L     -0.6828     0.1637  -4.171 3.04e-05 ***
site.L        0.9952     0.2050   4.854 1.21e-06 ***
site.Q       -0.4634     0.1941  -2.387    0.017 *  
depth.L       0.8951     0.1988   4.502 6.74e-06 ***
depth.Q       0.2060     0.1984   1.038    0.299    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for Negative Binomial(1.0807) family taken to be 1)

    Null deviance: 185.1  on 89  degrees of freedom
Residual deviance: 100.8  on 84  degrees of freedom
AIC: 518.24

मेरे भविष्यवक्ता सभी श्रेणीबद्ध हैं। क्या यह मुझे मिल रहा है .Lऔर क्यों है .Q। मुझे लगता है कि वे विभिन्न श्रेणियों का प्रतिनिधित्व करते हैं, लेकिन क्या किसी को एक कोड पता है जिसका उपयोग मैं उन्हें GLM चलाने से पहले लेबल करने के लिए कर सकता हूं ताकि वे अलग-अलग श्रेणियों के रूप में दिखाई दें?

— विवियन
स्रोत

देखें ats.ucla.edu/stat/r/library/contrast_coding.htm#ORTHOGONAL

— को पुनः स्थापित मोनिका - Scortchi

मुझे लगता है कि कोड काफी भ्रामक है वहाँ एक सरल कोड है? श्रेणियां बहुत सरल हैं: विधि 1 और विधि 2, साइट 1, साइट 2 और साइट 3 और गहराई 5, 10 और 15 है

— विविने

ats.ucla.edu/stat/r/library/contrast_coding.htm#SIMPLE - या ats.ucla.edu/stat/r/library/contrast_coding.htm##sh , जो गैर-आदेशित कारकों के लिए डिफ़ॉल्ट है glm।

— Scortchi - को पुनः स्थापित मोनिका

आपके चर केवल कारकों के रूप में कोडित नहीं किए गए हैं (उन्हें स्पष्ट करने के लिए), उन्हें आदेशित कारकों के रूप में कोडित किया गया है। फिर, डिफ़ॉल्ट रूप से, R, बहुपद के कार्यों की एक श्रृंखला को चर के स्तरों पर फिट करता है। पहला रैखिक है ( .L), दूसरा द्विघात ( .Q) है, तीसरा (यदि आपके पास पर्याप्त स्तर था) घन होगा, आदि आर आपके चर में स्तरों की संख्या की तुलना में एक कम बहुपद समारोह में फिट होगा। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास केवल दो स्तर हैं, तो केवल रैखिक प्रवृत्ति फिट होगी। इसके अलावा, बहुपद आधारों का उपयोग ओर्थोगोनल हैं। (इसके लायक होने के लिए, इसमें से कोई भी R- या नकारात्मक द्विपद मॉडल के लिए विशिष्ट नहीं है - सभी सॉफ्टवेयर और प्रकार के प्रतिगमन मॉडल समान होंगे।)

आर पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करते हुए, यदि आप चाहते थे कि आपके चर को आदेश या अव्यवस्थित के रूप में कोडित किया जाए, तो आप उपयोग करेंगे ? :

my.variable <- factor(my.variable, ordered=TRUE)   # an ordered factor
my.variable <- factor(my.variable, ordered=FALSE)  # an unordered factor

— गुंग - को पुनः स्थापित मोनिका
स्रोत

ओह, मैंने उन्हें आदेश दिया था कि अब इस पर लेबल हैं, बहुत बहुत धन्यवाद!

— विवियन