Wenn ich meine Daten mit etwas wie lm(y~a*b)in der R-Syntax anpasse, wobei aes sich um eine binäre Variable und beine numerische Variable handelt, ist der a:bInteraktionsterm die Differenz zwischen der Steigung von y~bat a= 0 und at a= 1.
Nehmen wir nun an, die Beziehung zwischen yund bist krummlinig. Wenn ich jetzt passe lm(y~a*poly(b,2)), dann a:poly(b,2)1ist die Änderung der Änderung der y~bBedingung auf der Ebene von awie oben und a:poly(b,2)2die Änderung der y~b^2Bedingung abhängig von der Ebene von a. Es erfordert einige Handbewegungen, aber wenn sich einer dieser Wechselwirkungskoeffizienten signifikant von Null unterscheidet, kann ich argumentieren, dass dies anicht nur die vertikale Verschiebung, ysondern auch den Ort des Peaks und die Steilheit der Annäherung an den Peak der y~b+b^2Kurve beeinflusst.
Was ist, wenn ich passe lm(y~a*bs(b,df=3))? Wie interpretiere ich die a:bs(b,df=3)1, a:bs(b,df=3)2und a:bs(b,df=3)3Begriffe? Sind dies die vertikalen Verschiebungen yvom Spline, die aauf jedes der drei Segmente zurückzuführen sind?