Я работаю по линейной модели влияния конкретного состава команды на производительность команд. Я включил регион в качестве отдельной переменной, так как планирую сравнить коэффициенты позже. Я управляю моделью с взаимодействиями между стратегией и каждым отдельным регионом. Вот как выглядит код модели. lm(Kills~Solocarry + Region:Solocarry, unidt) Это результат, который я получаю
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 26.8390 0.6221 43.139 < 2e-16 ***
SolocarryTRUE -3.0468 1.4180 -2.149 0.03178 *
SolocarryFALSE:RegionEurope 0.9498 0.8943 1.062 0.28833
SolocarryTRUE:RegionEurope -3.3712 1.7146 -1.966 0.04942 *
SolocarryFALSE:RegionKorea -3.2339 0.8861 -3.649 0.00027 ***
SolocarryTRUE:RegionKorea -7.6628 1.7591 -4.356 1.39e-05 ***
SolocarryFALSE:RegionNAmerica -1.0089 0.8876 -1.137 0.25581
SolocarryTRUE:RegionNAmerica -7.1216 1.7591 -4.048 5.36e-05 ***
SolocarryFALSE:RegionOceania 0.6659 0.8927 0.746 0.45581
SolocarryTRUE:RegionOceania -1.5712 1.7146 -0.916 0.35959
И здесь вы можете видеть, что последний регион (то есть Бразилия) отсутствует. Вначале я думал, что Бразилия включена в качестве перехвата, но во всех других регионах есть как истинные, так и ложные оценки для коэффициента одиночности, поэтому я не должен иметь хотя бы что-то вроде SolocarryTRUE: RegionBrazil или SolocarryFALSE: RegionBrazil? Когда я проверяю это с помощью уникальной функции, я получаю это.
> unique(unidt$Region)
[1] "Europe" "NAmerica" "Korea" "Brazil" "Oceania"
Есть 400 наблюдений для каждого из регионов (кроме Северной Америки, но есть 399). Когда я открываю фрейм данных, я вижу, что он все еще там. Я уже пытался выключить и снова включить. Кто-нибудь видел что-то подобное? Если да, или у вас есть идея, как ее решить, буду признателен за вашу помощь.