Perché R impiega molto tempo ad adattare un modello con un fattore a molti livelli?

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Adatto un modello con un fattore con molti livelli e R impiega molto tempo per adattarsi a quel modello. Perchè è questo?

Ad esempio, se inserissi una regressione per prevedere gli stipendi dei giocatori e includessi un fattore predittivo per tutte le rispettive nazionalità dei giocatori, ciò richiederebbe un tempo più lungo rispetto all'adattare un modello per gli stipendi dei giocatori con un predittore continuo, come quello dei giocatori altezza.

regression categorical-data

— goldisfine
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Potrebbe essere utile rendersi conto che mentre il fattore assomiglia a una variabile (è una colonna nel frame di dati, un elemento nella specifica del modello, ecc.), Dietro le quinte verrà effettivamente trattato come un insieme di predittori separati. Il modello è quindi molto più complicato di un modello con un singolo predittore (continuo).

— Gala,

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R è tipico - come la maggior parte dei pacchetti statistici, utilizza la decomposizione QR per la regressione.

$n$ $p<<n$ $p$

$p=2$ $p=50$

Quindi l'aggiunta di molti predittori significherà un'attesa sostanzialmente più lunga.

— Glen_b -Restate Monica
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$k$ $k-1$ $k=50$ $49$

— Russ Lenth
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