Negatif bir binom GLM'den .L ve .Q çıktısının kategorik verilerle yorumlanması

Ben sadece negatif bir binom GLM koştu ve bu çıktı:

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

Tahmincilerimin hepsi kategoriktir. Bu yüzden mi alıyorum .Lve .Q. Farklı kategorileri temsil ettiklerini varsayıyorum ama herkes GLM çalıştırmadan önce onları farklı kategoriler olarak göstermek için onları etiketlemek için kullanabileceğiniz bir kod biliyor mu?

Değişkenleriniz sadece faktör olarak kodlanmaz (kategorik hale getirmek için), sıralı faktörler olarak kodlanır . Daha sonra, varsayılan olarak, R bir dizi polinom fonksiyonunu değişken seviyelerine uyar. Birincisi doğrusal ( .L), ikincisi kuadratik ( .Q), üçüncüsü (yeterli seviyeleriniz varsa) kübik olacaktır, vb. R değişkeninizdeki seviye sayısından daha az polinom fonksiyonuna uyacaktır. Örneğin, yalnızca iki seviyeniz varsa, yalnızca doğrusal eğilim uygun olacaktır. Ayrıca, kullanılan polinom bazlar diktir. (Değeri ne olursa olsun, bunların hiçbiri R'ye veya negatif binom modellerine özgü değildir - tüm yazılım ve regresyon modelleri aynı şeyi yapmaz.)

Özellikle R'ye odaklanarak değişkenlerinizin sıralı veya sırasız olarak kodlanmasını istiyorsanız ? Faktörü kullanırsınız :

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