Линейная модель в R - выражение умножения

Question

У меня есть 3 числовые переменные A, B и C.Я пытаюсь создать линейную модель, способную предсказывать A.Выражение, которое я использую, является произведением B*C для предсказания A;однако, глядя на вывод, я не могу получить свое уравнение, потому что я получаю дополнительную переменную, которую я не знаю, что это такое.

Вот мой код

MyData<-read.csv("...", header = T)
head(MyData,6)
str(MyData)

#Linear Model 
#Expersion A= B*C
Model1<-lm(MyData$A~MyData$B*MyData$C)
summary(Model1)

Вывод str(MyData)

> str(MyData)
'data.frame':   6 obs. of  3 variables:
 $ A: num  2.5 3.4 2.7 3.6 2.5 2.1
 $ B: num  0.01 0.02 0.015 0.017 0.018 0.01
 $ C: num  0.1 0.2 0.27 0.19 0.17 0.16

Вывод summary(Model1)

Call:
lm(formula = MyData$A ~ MyData$B * MyData$C)

Residuals:
       1        2        3        4        5        6 
-0.03945 -0.08386 -0.13925  0.67703 -0.40055 -0.01393 

Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)          5.473      5.774   0.948    0.443
MyData$B          -222.431    454.508  -0.489    0.673
MyData$C           -26.482     36.222  -0.731    0.541
MyData$B:MyData$C 1938.961   2679.207   0.724    0.544

Residual standard error: 0.5688 on 2 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.6149,    Adjusted R-squared:  0.03723 
F-statistic: 1.064 on 3 and 2 DF,  p-value: 0.5178

lm использует нотацию Уилкинсона-Роджерса, поэтому "*" является итерацией, основанной на выводе,право?это правда, как мне создать мою модель, используя произведение двух моих переменных?

Answer 1

Если вам нужен только один термин, который является буквальным произведением двух переменных, а не взаимодействие, вы можете использовать I():

Model1 <- lm(MyData$A ~ I(MyData$B * MyData$C))

Я думаю, что на практике с двумя числовыми переменными это в конечном итоге совпадает с предложением Дэна использовать x1:x2, чтобы получить только взаимодействие без условий для каждого отдельного предиктора, но в других случаях оно может отличаться.