Compute a matrix of terms contributions
Source:R/model_compute_terms_contributions.R
model_compute_terms_contributions.RdUsed for model_get_n(). For each row and term, equal 1 if this row should
be taken into account in the estimate of the number of observations,
0 otherwise.
Usage
model_compute_terms_contributions(model)
# Default S3 method
model_compute_terms_contributions(model)See also
Other model_helpers:
model_get_assign(),
model_get_coefficients_type(),
model_get_contrasts(),
model_get_model(),
model_get_model_frame(),
model_get_model_matrix(),
model_get_n(),
model_get_nlevels(),
model_get_offset(),
model_get_pairwise_contrasts(),
model_get_response(),
model_get_response_variable(),
model_get_terms(),
model_get_weights(),
model_get_xlevels(),
model_identify_variables(),
model_list_contrasts(),
model_list_higher_order_variables(),
model_list_terms_levels(),
model_list_variables()
Examples
# \donttest{
mod <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, iris)
mod |> model_compute_terms_contributions()
#> (Intercept) Sepal.Width
#> 1 1 1
#> 2 1 1
#> 3 1 1
#> 4 1 1
#> 5 1 1
#> 6 1 1
#> 7 1 1
#> 8 1 1
#> 9 1 1
#> 10 1 1
#> 11 1 1
#> 12 1 1
#> 13 1 1
#> 14 1 1
#> 15 1 1
#> 16 1 1
#> 17 1 1
#> 18 1 1
#> 19 1 1
#> 20 1 1
#> 21 1 1
#> 22 1 1
#> 23 1 1
#> 24 1 1
#> 25 1 1
#> 26 1 1
#> 27 1 1
#> 28 1 1
#> 29 1 1
#> 30 1 1
#> 31 1 1
#> 32 1 1
#> 33 1 1
#> 34 1 1
#> 35 1 1
#> 36 1 1
#> 37 1 1
#> 38 1 1
#> 39 1 1
#> 40 1 1
#> 41 1 1
#> 42 1 1
#> 43 1 1
#> 44 1 1
#> 45 1 1
#> 46 1 1
#> 47 1 1
#> 48 1 1
#> 49 1 1
#> 50 1 1
#> 51 1 1
#> 52 1 1
#> 53 1 1
#> 54 1 1
#> 55 1 1
#> 56 1 1
#> 57 1 1
#> 58 1 1
#> 59 1 1
#> 60 1 1
#> 61 1 1
#> 62 1 1
#> 63 1 1
#> 64 1 1
#> 65 1 1
#> 66 1 1
#> 67 1 1
#> 68 1 1
#> 69 1 1
#> 70 1 1
#> 71 1 1
#> 72 1 1
#> 73 1 1
#> 74 1 1
#> 75 1 1
#> 76 1 1
#> 77 1 1
#> 78 1 1
#> 79 1 1
#> 80 1 1
#> 81 1 1
#> 82 1 1
#> 83 1 1
#> 84 1 1
#> 85 1 1
#> 86 1 1
#> 87 1 1
#> 88 1 1
#> 89 1 1
#> 90 1 1
#> 91 1 1
#> 92 1 1
#> 93 1 1
#> 94 1 1
#> 95 1 1
#> 96 1 1
#> 97 1 1
#> 98 1 1
#> 99 1 1
#> 100 1 1
#> 101 1 1
#> 102 1 1
#> 103 1 1
#> 104 1 1
#> 105 1 1
#> 106 1 1
#> 107 1 1
#> 108 1 1
#> 109 1 1
#> 110 1 1
#> 111 1 1
#> 112 1 1
#> 113 1 1
#> 114 1 1
#> 115 1 1
#> 116 1 1
#> 117 1 1
#> 118 1 1
#> 119 1 1
#> 120 1 1
#> 121 1 1
#> 122 1 1
#> 123 1 1
#> 124 1 1
#> 125 1 1
#> 126 1 1
#> 127 1 1
#> 128 1 1
#> 129 1 1
#> 130 1 1
#> 131 1 1
#> 132 1 1
#> 133 1 1
#> 134 1 1
#> 135 1 1
#> 136 1 1
#> 137 1 1
#> 138 1 1
#> 139 1 1
#> 140 1 1
#> 141 1 1
#> 142 1 1
#> 143 1 1
#> 144 1 1
#> 145 1 1
#> 146 1 1
#> 147 1 1
#> 148 1 1
#> 149 1 1
#> 150 1 1
mod <- lm(hp ~ mpg + factor(cyl) + disp:hp, mtcars)
mod |> model_compute_terms_contributions()
#> (Intercept) mpg factor(cyl)6 factor(cyl)8 hp:disp
#> Mazda RX4 1 1 1 0 1
#> Mazda RX4 Wag 1 1 1 0 1
#> Datsun 710 1 1 0 0 1
#> Hornet 4 Drive 1 1 1 0 1
#> Hornet Sportabout 1 1 0 1 1
#> Valiant 1 1 1 0 1
#> Duster 360 1 1 0 1 1
#> Merc 240D 1 1 0 0 1
#> Merc 230 1 1 0 0 1
#> Merc 280 1 1 1 0 1
#> Merc 280C 1 1 1 0 1
#> Merc 450SE 1 1 0 1 1
#> Merc 450SL 1 1 0 1 1
#> Merc 450SLC 1 1 0 1 1
#> Cadillac Fleetwood 1 1 0 1 1
#> Lincoln Continental 1 1 0 1 1
#> Chrysler Imperial 1 1 0 1 1
#> Fiat 128 1 1 0 0 1
#> Honda Civic 1 1 0 0 1
#> Toyota Corolla 1 1 0 0 1
#> Toyota Corona 1 1 0 0 1
#> Dodge Challenger 1 1 0 1 1
#> AMC Javelin 1 1 0 1 1
#> Camaro Z28 1 1 0 1 1
#> Pontiac Firebird 1 1 0 1 1
#> Fiat X1-9 1 1 0 0 1
#> Porsche 914-2 1 1 0 0 1
#> Lotus Europa 1 1 0 0 1
#> Ford Pantera L 1 1 0 1 1
#> Ferrari Dino 1 1 1 0 1
#> Maserati Bora 1 1 0 1 1
#> Volvo 142E 1 1 0 0 1
#> factor(cyl)4
#> Mazda RX4 0
#> Mazda RX4 Wag 0
#> Datsun 710 1
#> Hornet 4 Drive 0
#> Hornet Sportabout 0
#> Valiant 0
#> Duster 360 0
#> Merc 240D 1
#> Merc 230 1
#> Merc 280 0
#> Merc 280C 0
#> Merc 450SE 0
#> Merc 450SL 0
#> Merc 450SLC 0
#> Cadillac Fleetwood 0
#> Lincoln Continental 0
#> Chrysler Imperial 0
#> Fiat 128 1
#> Honda Civic 1
#> Toyota Corolla 1
#> Toyota Corona 1
#> Dodge Challenger 0
#> AMC Javelin 0
#> Camaro Z28 0
#> Pontiac Firebird 0
#> Fiat X1-9 1
#> Porsche 914-2 1
#> Lotus Europa 1
#> Ford Pantera L 0
#> Ferrari Dino 0
#> Maserati Bora 0
#> Volvo 142E 1
mod <- glm(
response ~ stage * grade + trt,
gtsummary::trial,
family = binomial,
contrasts = list(
stage = contr.sum,
grade = contr.treatment(3, 2),
trt = "contr.SAS"
)
)
mod |> model_compute_terms_contributions()
#> (Intercept) stage1 stage2 stage3 grade1 grade3 trtDrug A stage1:grade1
#> 1 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 2 1 0 1 0 1 0 0 0
#> 3 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 4 1 0 0 1 0 1 1 0
#> 5 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 6 1 0 0 0 1 0 0 0
#> 7 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 8 1 1 0 0 1 0 1 1
#> 9 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 10 1 0 0 1 1 0 0 0
#> 11 1 1 0 0 0 1 0 0
#> 12 1 0 0 1 1 0 0 0
#> 13 1 0 0 0 0 1 0 0
#> 14 1 0 0 0 1 0 0 0
#> 15 1 1 0 0 1 0 0 1
#> 16 1 0 0 0 0 1 0 0
#> 17 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 18 1 0 1 0 0 0 0 0
#> 19 1 1 0 0 0 1 1 0
#> 20 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 21 1 0 1 0 1 0 1 0
#> 22 1 0 1 0 0 0 1 0
#> 23 1 0 0 0 1 0 1 0
#> 24 1 0 0 0 1 0 1 0
#> 25 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 26 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 27 1 0 0 0 0 0 1 0
#> 28 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 29 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 30 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 31 1 1 0 0 0 1 0 0
#> 32 1 0 1 0 0 0 1 0
#> 33 1 0 0 1 1 0 0 0
#> 34 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 35 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 37 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 38 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 39 1 0 0 0 0 1 0 0
#> 40 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 41 1 0 0 1 0 0 0 0
#> 42 1 1 0 0 0 1 0 0
#> 43 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 44 1 0 0 1 1 0 0 0
#> 45 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 46 1 1 0 0 1 0 0 1
#> 47 1 1 0 0 0 1 1 0
#> 48 1 0 1 0 0 0 0 0
#> 49 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 50 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 51 1 1 0 0 0 1 0 0
#> 52 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 53 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 54 1 0 0 1 0 0 0 0
#> 55 1 0 0 1 0 1 0 0
#> 56 1 0 1 0 1 0 0 0
#> 57 1 0 0 0 0 1 0 0
#> 58 1 1 0 0 1 0 1 1
#> 59 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 60 1 0 1 0 0 0 0 0
#> 61 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 62 1 1 0 0 1 0 1 1
#> 63 1 0 0 0 0 0 1 0
#> 64 1 1 0 0 1 0 0 1
#> 66 1 1 0 0 1 0 0 1
#> 67 1 1 0 0 1 0 0 1
#> 68 1 1 0 0 1 0 0 1
#> 69 1 0 0 0 0 1 0 0
#> 70 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 71 1 0 1 0 1 0 1 0
#> 72 1 0 1 0 0 1 1 0
#> 73 1 0 1 0 0 1 1 0
#> 74 1 1 0 0 0 1 0 0
#> 75 1 0 0 0 0 0 1 0
#> 76 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 77 1 0 1 0 0 1 1 0
#> 78 1 0 1 0 1 0 0 0
#> 79 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 80 1 0 0 0 1 0 1 0
#> 81 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 82 1 0 1 0 1 0 1 0
#> 83 1 0 0 0 1 0 1 0
#> 84 1 0 0 1 0 1 0 0
#> 85 1 0 1 0 1 0 1 0
#> 86 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 87 1 1 0 0 1 0 1 1
#> 88 1 0 1 0 1 0 1 0
#> 89 1 1 0 0 1 0 1 1
#> 90 1 0 0 0 0 1 0 0
#> 91 1 0 0 1 0 1 0 0
#> 92 1 0 0 1 0 1 0 0
#> 93 1 1 0 0 0 1 1 0
#> 94 1 0 0 1 0 1 0 0
#> 95 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 96 1 0 0 1 0 1 0 0
#> 97 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 98 1 0 1 0 0 0 0 0
#> 99 1 0 0 1 0 1 1 0
#> 100 1 0 0 0 1 0 1 0
#> 101 1 0 0 0 0 1 0 0
#> 102 1 0 0 1 1 0 0 0
#> 104 1 0 1 0 0 0 1 0
#> 105 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 106 1 0 1 0 0 0 0 0
#> 107 1 0 1 0 0 0 0 0
#> 108 1 0 0 1 0 1 1 0
#> 109 1 0 1 0 1 0 1 0
#> 110 1 1 0 0 0 1 1 0
#> 111 1 1 0 0 0 1 0 0
#> 112 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 113 1 0 0 0 1 0 1 0
#> 114 1 1 0 0 1 0 1 1
#> 115 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 116 1 0 0 1 0 1 1 0
#> 117 1 0 0 1 0 1 0 0
#> 118 1 0 1 0 0 0 0 0
#> 119 1 0 0 0 1 0 1 0
#> 120 1 0 1 0 0 1 1 0
#> 121 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 122 1 0 1 0 1 0 1 0
#> 123 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 124 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 125 1 0 0 1 0 0 1 0
#> 126 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 127 1 0 0 1 0 1 1 0
#> 128 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 129 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 130 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 131 1 1 0 0 1 0 0 1
#> 132 1 0 1 0 1 0 0 0
#> 133 1 0 1 0 1 0 0 0
#> 134 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 135 1 0 0 1 0 0 0 0
#> 136 1 0 1 0 0 1 1 0
#> 137 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 138 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 140 1 0 0 1 0 0 0 0
#> 141 1 0 0 1 0 0 1 0
#> 142 1 0 0 0 1 0 0 0
#> 143 1 1 0 0 1 0 1 1
#> 144 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 145 1 0 1 0 0 0 0 0
#> 146 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 147 1 0 0 1 0 0 0 0
#> 148 1 0 0 0 0 0 1 0
#> 150 1 0 0 0 1 0 0 0
#> 151 1 0 1 0 1 0 1 0
#> 152 1 1 0 0 0 1 0 0
#> 153 1 0 1 0 0 0 1 0
#> 154 1 0 0 1 0 0 1 0
#> 155 1 1 0 0 1 0 0 1
#> 156 1 0 0 1 0 0 1 0
#> 157 1 0 0 0 1 0 0 0
#> 158 1 0 1 0 0 0 1 0
#> 159 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 160 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 161 1 0 1 0 1 0 0 0
#> 162 1 0 1 0 1 0 0 0
#> 163 1 0 0 1 1 0 0 0
#> 164 1 1 0 0 0 1 1 0
#> 165 1 0 1 0 1 0 0 0
#> 166 1 0 1 0 1 0 0 0
#> 167 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 168 1 1 0 0 1 0 0 1
#> 169 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 170 1 0 1 0 0 1 1 0
#> 171 1 0 0 1 0 1 0 0
#> 172 1 1 0 0 1 0 1 1
#> 173 1 1 0 0 0 1 1 0
#> 174 1 0 1 0 0 0 0 0
#> 175 1 0 0 0 1 0 0 0
#> 176 1 0 1 0 0 1 0 0
#> 177 1 0 0 0 1 0 1 0
#> 178 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 180 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 181 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 182 1 0 0 1 1 0 1 0
#> 183 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 184 1 0 0 0 1 0 0 0
#> 185 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 186 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 187 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 188 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 189 1 0 0 0 0 0 1 0
#> 190 1 1 0 0 0 0 1 0
#> 191 1 0 1 0 0 1 1 0
#> 192 1 0 1 0 0 0 1 0
#> 193 1 0 1 0 0 1 1 0
#> 194 1 0 0 0 0 1 0 0
#> 196 1 0 0 1 1 0 0 0
#> 197 1 0 1 0 0 0 1 0
#> 198 1 0 1 0 0 1 1 0
#> 199 1 0 0 0 0 1 1 0
#> 200 1 0 0 1 1 0 1 0
#> stage2:grade1 stage3:grade1 stage1:grade3 stage2:grade3 stage3:grade3
#> 1 0 0 0 0 0
#> 2 1 0 0 0 0
#> 3 0 0 0 0 0
#> 4 0 0 0 0 1
#> 5 0 0 0 0 0
#> 6 0 0 0 0 0
#> 7 0 0 0 0 0
#> 8 0 0 0 0 0
#> 9 0 0 0 0 0
#> 10 0 1 0 0 0
#> 11 0 0 1 0 0
#> 12 0 1 0 0 0
#> 13 0 0 0 0 0
#> 14 0 0 0 0 0
#> 15 0 0 0 0 0
#> 16 0 0 0 0 0
#> 17 0 0 0 0 0
#> 18 0 0 0 0 0
#> 19 0 0 1 0 0
#> 20 0 0 0 0 0
#> 21 1 0 0 0 0
#> 22 0 0 0 0 0
#> 23 0 0 0 0 0
#> 24 0 0 0 0 0
#> 25 0 0 0 0 0
#> 26 0 0 0 1 0
#> 27 0 0 0 0 0
#> 28 0 0 0 0 0
#> 29 0 0 0 0 0
#> 30 0 1 0 0 0
#> 31 0 0 1 0 0
#> 32 0 0 0 0 0
#> 33 0 1 0 0 0
#> 34 0 1 0 0 0
#> 35 0 1 0 0 0
#> 37 0 0 0 0 0
#> 38 0 0 0 0 0
#> 39 0 0 0 0 0
#> 40 0 0 0 0 0
#> 41 0 0 0 0 0
#> 42 0 0 1 0 0
#> 43 0 0 0 0 0
#> 44 0 1 0 0 0
#> 45 0 0 0 0 0
#> 46 0 0 0 0 0
#> 47 0 0 1 0 0
#> 48 0 0 0 0 0
#> 49 0 0 0 0 0
#> 50 0 0 0 0 0
#> 51 0 0 1 0 0
#> 52 0 0 0 1 0
#> 53 0 0 0 1 0
#> 54 0 0 0 0 0
#> 55 0 0 0 0 1
#> 56 1 0 0 0 0
#> 57 0 0 0 0 0
#> 58 0 0 0 0 0
#> 59 0 0 0 0 0
#> 60 0 0 0 0 0
#> 61 0 0 0 0 0
#> 62 0 0 0 0 0
#> 63 0 0 0 0 0
#> 64 0 0 0 0 0
#> 66 0 0 0 0 0
#> 67 0 0 0 0 0
#> 68 0 0 0 0 0
#> 69 0 0 0 0 0
#> 70 0 0 0 0 0
#> 71 1 0 0 0 0
#> 72 0 0 0 1 0
#> 73 0 0 0 1 0
#> 74 0 0 1 0 0
#> 75 0 0 0 0 0
#> 76 0 0 0 0 0
#> 77 0 0 0 1 0
#> 78 1 0 0 0 0
#> 79 0 0 0 0 0
#> 80 0 0 0 0 0
#> 81 0 1 0 0 0
#> 82 1 0 0 0 0
#> 83 0 0 0 0 0
#> 84 0 0 0 0 1
#> 85 1 0 0 0 0
#> 86 0 0 0 0 0
#> 87 0 0 0 0 0
#> 88 1 0 0 0 0
#> 89 0 0 0 0 0
#> 90 0 0 0 0 0
#> 91 0 0 0 0 1
#> 92 0 0 0 0 1
#> 93 0 0 1 0 0
#> 94 0 0 0 0 1
#> 95 0 0 0 1 0
#> 96 0 0 0 0 1
#> 97 0 0 0 1 0
#> 98 0 0 0 0 0
#> 99 0 0 0 0 1
#> 100 0 0 0 0 0
#> 101 0 0 0 0 0
#> 102 0 1 0 0 0
#> 104 0 0 0 0 0
#> 105 0 1 0 0 0
#> 106 0 0 0 0 0
#> 107 0 0 0 0 0
#> 108 0 0 0 0 1
#> 109 1 0 0 0 0
#> 110 0 0 1 0 0
#> 111 0 0 1 0 0
#> 112 0 1 0 0 0
#> 113 0 0 0 0 0
#> 114 0 0 0 0 0
#> 115 0 0 0 0 0
#> 116 0 0 0 0 1
#> 117 0 0 0 0 1
#> 118 0 0 0 0 0
#> 119 0 0 0 0 0
#> 120 0 0 0 1 0
#> 121 0 0 0 0 0
#> 122 1 0 0 0 0
#> 123 0 0 0 0 0
#> 124 0 0 0 0 0
#> 125 0 0 0 0 0
#> 126 0 1 0 0 0
#> 127 0 0 0 0 1
#> 128 0 0 0 1 0
#> 129 0 0 0 0 0
#> 130 0 0 0 1 0
#> 131 0 0 0 0 0
#> 132 1 0 0 0 0
#> 133 1 0 0 0 0
#> 134 0 0 0 0 0
#> 135 0 0 0 0 0
#> 136 0 0 0 1 0
#> 137 0 0 0 0 0
#> 138 0 0 0 0 0
#> 140 0 0 0 0 0
#> 141 0 0 0 0 0
#> 142 0 0 0 0 0
#> 143 0 0 0 0 0
#> 144 0 0 0 1 0
#> 145 0 0 0 0 0
#> 146 0 0 0 0 0
#> 147 0 0 0 0 0
#> 148 0 0 0 0 0
#> 150 0 0 0 0 0
#> 151 1 0 0 0 0
#> 152 0 0 1 0 0
#> 153 0 0 0 0 0
#> 154 0 0 0 0 0
#> 155 0 0 0 0 0
#> 156 0 0 0 0 0
#> 157 0 0 0 0 0
#> 158 0 0 0 0 0
#> 159 0 0 0 1 0
#> 160 0 0 0 0 0
#> 161 1 0 0 0 0
#> 162 1 0 0 0 0
#> 163 0 1 0 0 0
#> 164 0 0 1 0 0
#> 165 1 0 0 0 0
#> 166 1 0 0 0 0
#> 167 0 0 0 0 0
#> 168 0 0 0 0 0
#> 169 0 1 0 0 0
#> 170 0 0 0 1 0
#> 171 0 0 0 0 1
#> 172 0 0 0 0 0
#> 173 0 0 1 0 0
#> 174 0 0 0 0 0
#> 175 0 0 0 0 0
#> 176 0 0 0 1 0
#> 177 0 0 0 0 0
#> 178 0 0 0 0 0
#> 180 0 1 0 0 0
#> 181 0 0 0 0 0
#> 182 0 1 0 0 0
#> 183 0 0 0 0 0
#> 184 0 0 0 0 0
#> 185 0 0 0 0 0
#> 186 0 0 0 0 0
#> 187 0 0 0 0 0
#> 188 0 0 0 0 0
#> 189 0 0 0 0 0
#> 190 0 0 0 0 0
#> 191 0 0 0 1 0
#> 192 0 0 0 0 0
#> 193 0 0 0 1 0
#> 194 0 0 0 0 0
#> 196 0 1 0 0 0
#> 197 0 0 0 0 0
#> 198 0 0 0 1 0
#> 199 0 0 0 0 0
#> 200 0 1 0 0 0
#> stage4 grade2 trtDrug B
#> 1 0 1 0
#> 2 0 0 1
#> 3 0 1 0
#> 4 0 0 0
#> 5 1 0 0
#> 6 1 0 1
#> 7 0 1 0
#> 8 0 0 0
#> 9 0 1 0
#> 10 0 0 1
#> 11 0 0 1
#> 12 0 0 1
#> 13 1 0 1
#> 14 1 0 1
#> 15 0 0 1
#> 16 1 0 1
#> 17 1 0 0
#> 18 0 1 1
#> 19 0 0 0
#> 20 0 1 0
#> 21 0 0 0
#> 22 0 1 0
#> 23 1 0 0
#> 24 1 0 0
#> 25 1 1 1
#> 26 0 0 1
#> 27 1 1 0
#> 28 0 1 1
#> 29 1 1 1
#> 30 0 0 0
#> 31 0 0 1
#> 32 0 1 0
#> 33 0 0 1
#> 34 0 0 0
#> 35 0 0 0
#> 37 0 1 1
#> 38 0 1 0
#> 39 1 0 1
#> 40 1 1 1
#> 41 0 1 1
#> 42 0 0 1
#> 43 1 0 0
#> 44 0 0 1
#> 45 1 0 0
#> 46 0 0 1
#> 47 0 0 0
#> 48 0 1 1
#> 49 0 1 1
#> 50 1 1 1
#> 51 0 0 1
#> 52 0 0 1
#> 53 0 0 1
#> 54 0 1 1
#> 55 0 0 1
#> 56 0 0 1
#> 57 1 0 1
#> 58 0 0 0
#> 59 1 1 1
#> 60 0 1 1
#> 61 1 0 0
#> 62 0 0 0
#> 63 1 1 0
#> 64 0 0 1
#> 66 0 0 1
#> 67 0 0 1
#> 68 0 0 1
#> 69 1 0 1
#> 70 0 1 0
#> 71 0 0 0
#> 72 0 0 0
#> 73 0 0 0
#> 74 0 0 1
#> 75 1 1 0
#> 76 1 0 0
#> 77 0 0 0
#> 78 0 0 1
#> 79 1 1 1
#> 80 1 0 0
#> 81 0 0 0
#> 82 0 0 0
#> 83 1 0 0
#> 84 0 0 1
#> 85 0 0 0
#> 86 1 0 0
#> 87 0 0 0
#> 88 0 0 0
#> 89 0 0 0
#> 90 1 0 1
#> 91 0 0 1
#> 92 0 0 1
#> 93 0 0 0
#> 94 0 0 1
#> 95 0 0 1
#> 96 0 0 1
#> 97 0 0 1
#> 98 0 1 1
#> 99 0 0 0
#> 100 1 0 0
#> 101 1 0 1
#> 102 0 0 1
#> 104 0 1 0
#> 105 0 0 0
#> 106 0 1 1
#> 107 0 1 1
#> 108 0 0 0
#> 109 0 0 0
#> 110 0 0 0
#> 111 0 0 1
#> 112 0 0 0
#> 113 1 0 0
#> 114 0 0 0
#> 115 1 1 1
#> 116 0 0 0
#> 117 0 0 1
#> 118 0 1 1
#> 119 1 0 0
#> 120 0 0 0
#> 121 0 1 1
#> 122 0 0 0
#> 123 0 1 1
#> 124 1 1 1
#> 125 0 1 0
#> 126 0 0 0
#> 127 0 0 0
#> 128 0 0 1
#> 129 0 1 0
#> 130 0 0 1
#> 131 0 0 1
#> 132 0 0 1
#> 133 0 0 1
#> 134 0 1 0
#> 135 0 1 1
#> 136 0 0 0
#> 137 0 1 0
#> 138 0 1 0
#> 140 0 1 1
#> 141 0 1 0
#> 142 1 0 1
#> 143 0 0 0
#> 144 0 0 1
#> 145 0 1 1
#> 146 0 1 0
#> 147 0 1 1
#> 148 1 1 0
#> 150 1 0 1
#> 151 0 0 0
#> 152 0 0 1
#> 153 0 1 0
#> 154 0 1 0
#> 155 0 0 1
#> 156 0 1 0
#> 157 1 0 1
#> 158 0 1 0
#> 159 0 0 1
#> 160 0 1 1
#> 161 0 0 1
#> 162 0 0 1
#> 163 0 0 1
#> 164 0 0 0
#> 165 0 0 1
#> 166 0 0 1
#> 167 0 1 0
#> 168 0 0 1
#> 169 0 0 0
#> 170 0 0 0
#> 171 0 0 1
#> 172 0 0 0
#> 173 0 0 0
#> 174 0 1 1
#> 175 1 0 1
#> 176 0 0 1
#> 177 1 0 0
#> 178 1 1 1
#> 180 0 0 0
#> 181 1 0 0
#> 182 0 0 0
#> 183 1 1 1
#> 184 1 0 1
#> 185 0 1 1
#> 186 0 1 1
#> 187 1 1 1
#> 188 1 0 0
#> 189 1 1 0
#> 190 0 1 0
#> 191 0 0 0
#> 192 0 1 0
#> 193 0 0 0
#> 194 1 0 1
#> 196 0 0 1
#> 197 0 1 0
#> 198 0 0 0
#> 199 1 0 0
#> 200 0 0 0
mod <- glm(
response ~ stage * trt,
gtsummary::trial,
family = binomial,
contrasts = list(stage = contr.poly)
)
mod |> model_compute_terms_contributions()
#> (Intercept) stage.L stage.Q stage.C trtDrug B stage.L:trtDrug B
#> 1 1 1 1 1 0 0
#> 2 1 1 1 1 1 1
#> 3 1 1 1 1 0 0
#> 4 1 1 1 1 0 0
#> 5 1 1 1 1 0 0
#> 6 1 1 1 1 1 1
#> 7 1 1 1 1 0 0
#> 8 1 1 1 1 0 0
#> 9 1 1 1 1 0 0
#> 10 1 1 1 1 1 1
#> 11 1 1 1 1 1 1
#> 12 1 1 1 1 1 1
#> 13 1 1 1 1 1 1
#> 14 1 1 1 1 1 1
#> 15 1 1 1 1 1 1
#> 16 1 1 1 1 1 1
#> 17 1 1 1 1 0 0
#> 18 1 1 1 1 1 1
#> 19 1 1 1 1 0 0
#> 20 1 1 1 1 0 0
#> 21 1 1 1 1 0 0
#> 22 1 1 1 1 0 0
#> 23 1 1 1 1 0 0
#> 24 1 1 1 1 0 0
#> 25 1 1 1 1 1 1
#> 26 1 1 1 1 1 1
#> 27 1 1 1 1 0 0
#> 28 1 1 1 1 1 1
#> 29 1 1 1 1 1 1
#> 30 1 1 1 1 0 0
#> 31 1 1 1 1 1 1
#> 32 1 1 1 1 0 0
#> 33 1 1 1 1 1 1
#> 34 1 1 1 1 0 0
#> 35 1 1 1 1 0 0
#> 37 1 1 1 1 1 1
#> 38 1 1 1 1 0 0
#> 39 1 1 1 1 1 1
#> 40 1 1 1 1 1 1
#> 41 1 1 1 1 1 1
#> 42 1 1 1 1 1 1
#> 43 1 1 1 1 0 0
#> 44 1 1 1 1 1 1
#> 45 1 1 1 1 0 0
#> 46 1 1 1 1 1 1
#> 47 1 1 1 1 0 0
#> 48 1 1 1 1 1 1
#> 49 1 1 1 1 1 1
#> 50 1 1 1 1 1 1
#> 51 1 1 1 1 1 1
#> 52 1 1 1 1 1 1
#> 53 1 1 1 1 1 1
#> 54 1 1 1 1 1 1
#> 55 1 1 1 1 1 1
#> 56 1 1 1 1 1 1
#> 57 1 1 1 1 1 1
#> 58 1 1 1 1 0 0
#> 59 1 1 1 1 1 1
#> 60 1 1 1 1 1 1
#> 61 1 1 1 1 0 0
#> 62 1 1 1 1 0 0
#> 63 1 1 1 1 0 0
#> 64 1 1 1 1 1 1
#> 66 1 1 1 1 1 1
#> 67 1 1 1 1 1 1
#> 68 1 1 1 1 1 1
#> 69 1 1 1 1 1 1
#> 70 1 1 1 1 0 0
#> 71 1 1 1 1 0 0
#> 72 1 1 1 1 0 0
#> 73 1 1 1 1 0 0
#> 74 1 1 1 1 1 1
#> 75 1 1 1 1 0 0
#> 76 1 1 1 1 0 0
#> 77 1 1 1 1 0 0
#> 78 1 1 1 1 1 1
#> 79 1 1 1 1 1 1
#> 80 1 1 1 1 0 0
#> 81 1 1 1 1 0 0
#> 82 1 1 1 1 0 0
#> 83 1 1 1 1 0 0
#> 84 1 1 1 1 1 1
#> 85 1 1 1 1 0 0
#> 86 1 1 1 1 0 0
#> 87 1 1 1 1 0 0
#> 88 1 1 1 1 0 0
#> 89 1 1 1 1 0 0
#> 90 1 1 1 1 1 1
#> 91 1 1 1 1 1 1
#> 92 1 1 1 1 1 1
#> 93 1 1 1 1 0 0
#> 94 1 1 1 1 1 1
#> 95 1 1 1 1 1 1
#> 96 1 1 1 1 1 1
#> 97 1 1 1 1 1 1
#> 98 1 1 1 1 1 1
#> 99 1 1 1 1 0 0
#> 100 1 1 1 1 0 0
#> 101 1 1 1 1 1 1
#> 102 1 1 1 1 1 1
#> 104 1 1 1 1 0 0
#> 105 1 1 1 1 0 0
#> 106 1 1 1 1 1 1
#> 107 1 1 1 1 1 1
#> 108 1 1 1 1 0 0
#> 109 1 1 1 1 0 0
#> 110 1 1 1 1 0 0
#> 111 1 1 1 1 1 1
#> 112 1 1 1 1 0 0
#> 113 1 1 1 1 0 0
#> 114 1 1 1 1 0 0
#> 115 1 1 1 1 1 1
#> 116 1 1 1 1 0 0
#> 117 1 1 1 1 1 1
#> 118 1 1 1 1 1 1
#> 119 1 1 1 1 0 0
#> 120 1 1 1 1 0 0
#> 121 1 1 1 1 1 1
#> 122 1 1 1 1 0 0
#> 123 1 1 1 1 1 1
#> 124 1 1 1 1 1 1
#> 125 1 1 1 1 0 0
#> 126 1 1 1 1 0 0
#> 127 1 1 1 1 0 0
#> 128 1 1 1 1 1 1
#> 129 1 1 1 1 0 0
#> 130 1 1 1 1 1 1
#> 131 1 1 1 1 1 1
#> 132 1 1 1 1 1 1
#> 133 1 1 1 1 1 1
#> 134 1 1 1 1 0 0
#> 135 1 1 1 1 1 1
#> 136 1 1 1 1 0 0
#> 137 1 1 1 1 0 0
#> 138 1 1 1 1 0 0
#> 140 1 1 1 1 1 1
#> 141 1 1 1 1 0 0
#> 142 1 1 1 1 1 1
#> 143 1 1 1 1 0 0
#> 144 1 1 1 1 1 1
#> 145 1 1 1 1 1 1
#> 146 1 1 1 1 0 0
#> 147 1 1 1 1 1 1
#> 148 1 1 1 1 0 0
#> 150 1 1 1 1 1 1
#> 151 1 1 1 1 0 0
#> 152 1 1 1 1 1 1
#> 153 1 1 1 1 0 0
#> 154 1 1 1 1 0 0
#> 155 1 1 1 1 1 1
#> 156 1 1 1 1 0 0
#> 157 1 1 1 1 1 1
#> 158 1 1 1 1 0 0
#> 159 1 1 1 1 1 1
#> 160 1 1 1 1 1 1
#> 161 1 1 1 1 1 1
#> 162 1 1 1 1 1 1
#> 163 1 1 1 1 1 1
#> 164 1 1 1 1 0 0
#> 165 1 1 1 1 1 1
#> 166 1 1 1 1 1 1
#> 167 1 1 1 1 0 0
#> 168 1 1 1 1 1 1
#> 169 1 1 1 1 0 0
#> 170 1 1 1 1 0 0
#> 171 1 1 1 1 1 1
#> 172 1 1 1 1 0 0
#> 173 1 1 1 1 0 0
#> 174 1 1 1 1 1 1
#> 175 1 1 1 1 1 1
#> 176 1 1 1 1 1 1
#> 177 1 1 1 1 0 0
#> 178 1 1 1 1 1 1
#> 180 1 1 1 1 0 0
#> 181 1 1 1 1 0 0
#> 182 1 1 1 1 0 0
#> 183 1 1 1 1 1 1
#> 184 1 1 1 1 1 1
#> 185 1 1 1 1 1 1
#> 186 1 1 1 1 1 1
#> 187 1 1 1 1 1 1
#> 188 1 1 1 1 0 0
#> 189 1 1 1 1 0 0
#> 190 1 1 1 1 0 0
#> 191 1 1 1 1 0 0
#> 192 1 1 1 1 0 0
#> 193 1 1 1 1 0 0
#> 194 1 1 1 1 1 1
#> 196 1 1 1 1 1 1
#> 197 1 1 1 1 0 0
#> 198 1 1 1 1 0 0
#> 199 1 1 1 1 0 0
#> 200 1 1 1 1 0 0
#> stage.Q:trtDrug B stage.C:trtDrug B trtDrug A
#> 1 0 0 1
#> 2 1 1 0
#> 3 0 0 1
#> 4 0 0 1
#> 5 0 0 1
#> 6 1 1 0
#> 7 0 0 1
#> 8 0 0 1
#> 9 0 0 1
#> 10 1 1 0
#> 11 1 1 0
#> 12 1 1 0
#> 13 1 1 0
#> 14 1 1 0
#> 15 1 1 0
#> 16 1 1 0
#> 17 0 0 1
#> 18 1 1 0
#> 19 0 0 1
#> 20 0 0 1
#> 21 0 0 1
#> 22 0 0 1
#> 23 0 0 1
#> 24 0 0 1
#> 25 1 1 0
#> 26 1 1 0
#> 27 0 0 1
#> 28 1 1 0
#> 29 1 1 0
#> 30 0 0 1
#> 31 1 1 0
#> 32 0 0 1
#> 33 1 1 0
#> 34 0 0 1
#> 35 0 0 1
#> 37 1 1 0
#> 38 0 0 1
#> 39 1 1 0
#> 40 1 1 0
#> 41 1 1 0
#> 42 1 1 0
#> 43 0 0 1
#> 44 1 1 0
#> 45 0 0 1
#> 46 1 1 0
#> 47 0 0 1
#> 48 1 1 0
#> 49 1 1 0
#> 50 1 1 0
#> 51 1 1 0
#> 52 1 1 0
#> 53 1 1 0
#> 54 1 1 0
#> 55 1 1 0
#> 56 1 1 0
#> 57 1 1 0
#> 58 0 0 1
#> 59 1 1 0
#> 60 1 1 0
#> 61 0 0 1
#> 62 0 0 1
#> 63 0 0 1
#> 64 1 1 0
#> 66 1 1 0
#> 67 1 1 0
#> 68 1 1 0
#> 69 1 1 0
#> 70 0 0 1
#> 71 0 0 1
#> 72 0 0 1
#> 73 0 0 1
#> 74 1 1 0
#> 75 0 0 1
#> 76 0 0 1
#> 77 0 0 1
#> 78 1 1 0
#> 79 1 1 0
#> 80 0 0 1
#> 81 0 0 1
#> 82 0 0 1
#> 83 0 0 1
#> 84 1 1 0
#> 85 0 0 1
#> 86 0 0 1
#> 87 0 0 1
#> 88 0 0 1
#> 89 0 0 1
#> 90 1 1 0
#> 91 1 1 0
#> 92 1 1 0
#> 93 0 0 1
#> 94 1 1 0
#> 95 1 1 0
#> 96 1 1 0
#> 97 1 1 0
#> 98 1 1 0
#> 99 0 0 1
#> 100 0 0 1
#> 101 1 1 0
#> 102 1 1 0
#> 104 0 0 1
#> 105 0 0 1
#> 106 1 1 0
#> 107 1 1 0
#> 108 0 0 1
#> 109 0 0 1
#> 110 0 0 1
#> 111 1 1 0
#> 112 0 0 1
#> 113 0 0 1
#> 114 0 0 1
#> 115 1 1 0
#> 116 0 0 1
#> 117 1 1 0
#> 118 1 1 0
#> 119 0 0 1
#> 120 0 0 1
#> 121 1 1 0
#> 122 0 0 1
#> 123 1 1 0
#> 124 1 1 0
#> 125 0 0 1
#> 126 0 0 1
#> 127 0 0 1
#> 128 1 1 0
#> 129 0 0 1
#> 130 1 1 0
#> 131 1 1 0
#> 132 1 1 0
#> 133 1 1 0
#> 134 0 0 1
#> 135 1 1 0
#> 136 0 0 1
#> 137 0 0 1
#> 138 0 0 1
#> 140 1 1 0
#> 141 0 0 1
#> 142 1 1 0
#> 143 0 0 1
#> 144 1 1 0
#> 145 1 1 0
#> 146 0 0 1
#> 147 1 1 0
#> 148 0 0 1
#> 150 1 1 0
#> 151 0 0 1
#> 152 1 1 0
#> 153 0 0 1
#> 154 0 0 1
#> 155 1 1 0
#> 156 0 0 1
#> 157 1 1 0
#> 158 0 0 1
#> 159 1 1 0
#> 160 1 1 0
#> 161 1 1 0
#> 162 1 1 0
#> 163 1 1 0
#> 164 0 0 1
#> 165 1 1 0
#> 166 1 1 0
#> 167 0 0 1
#> 168 1 1 0
#> 169 0 0 1
#> 170 0 0 1
#> 171 1 1 0
#> 172 0 0 1
#> 173 0 0 1
#> 174 1 1 0
#> 175 1 1 0
#> 176 1 1 0
#> 177 0 0 1
#> 178 1 1 0
#> 180 0 0 1
#> 181 0 0 1
#> 182 0 0 1
#> 183 1 1 0
#> 184 1 1 0
#> 185 1 1 0
#> 186 1 1 0
#> 187 1 1 0
#> 188 0 0 1
#> 189 0 0 1
#> 190 0 0 1
#> 191 0 0 1
#> 192 0 0 1
#> 193 0 0 1
#> 194 1 1 0
#> 196 1 1 0
#> 197 0 0 1
#> 198 0 0 1
#> 199 0 0 1
#> 200 0 0 1
mod <- glm(
Survived ~ Class * Age + Sex,
data = Titanic |> as.data.frame(),
weights = Freq, family = binomial
)
mod |> model_compute_terms_contributions()
#> (Intercept) Class2nd Class3rd ClassCrew AgeAdult SexFemale Class2nd:AgeAdult
#> 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 2 1 1 0 0 0 0 0
#> 3 1 0 1 0 0 0 0
#> 4 1 0 0 1 0 0 0
#> 5 1 0 0 0 0 1 0
#> 6 1 1 0 0 0 1 0
#> 7 1 0 1 0 0 1 0
#> 8 1 0 0 1 0 1 0
#> 9 1 0 0 0 1 0 0
#> 10 1 1 0 0 1 0 1
#> 11 1 0 1 0 1 0 0
#> 12 1 0 0 1 1 0 0
#> 13 1 0 0 0 1 1 0
#> 14 1 1 0 0 1 1 1
#> 15 1 0 1 0 1 1 0
#> 16 1 0 0 1 1 1 0
#> 17 1 0 0 0 0 0 0
#> 18 1 1 0 0 0 0 0
#> 19 1 0 1 0 0 0 0
#> 20 1 0 0 1 0 0 0
#> 21 1 0 0 0 0 1 0
#> 22 1 1 0 0 0 1 0
#> 23 1 0 1 0 0 1 0
#> 24 1 0 0 1 0 1 0
#> 25 1 0 0 0 1 0 0
#> 26 1 1 0 0 1 0 1
#> 27 1 0 1 0 1 0 0
#> 28 1 0 0 1 1 0 0
#> 29 1 0 0 0 1 1 0
#> 30 1 1 0 0 1 1 1
#> 31 1 0 1 0 1 1 0
#> 32 1 0 0 1 1 1 0
#> Class3rd:AgeAdult ClassCrew:AgeAdult Class1st AgeChild SexMale
#> 1 0 0 1 1 1
#> 2 0 0 0 1 1
#> 3 0 0 0 1 1
#> 4 0 0 0 1 1
#> 5 0 0 1 1 0
#> 6 0 0 0 1 0
#> 7 0 0 0 1 0
#> 8 0 0 0 1 0
#> 9 0 0 1 0 1
#> 10 0 0 0 0 1
#> 11 1 0 0 0 1
#> 12 0 1 0 0 1
#> 13 0 0 1 0 0
#> 14 0 0 0 0 0
#> 15 1 0 0 0 0
#> 16 0 1 0 0 0
#> 17 0 0 1 1 1
#> 18 0 0 0 1 1
#> 19 0 0 0 1 1
#> 20 0 0 0 1 1
#> 21 0 0 1 1 0
#> 22 0 0 0 1 0
#> 23 0 0 0 1 0
#> 24 0 0 0 1 0
#> 25 0 0 1 0 1
#> 26 0 0 0 0 1
#> 27 1 0 0 0 1
#> 28 0 1 0 0 1
#> 29 0 0 1 0 0
#> 30 0 0 0 0 0
#> 31 1 0 0 0 0
#> 32 0 1 0 0 0
d <- dplyr::as_tibble(Titanic) |>
dplyr::group_by(Class, Sex, Age) |>
dplyr::summarise(
n_survived = sum(n * (Survived == "Yes")),
n_dead = sum(n * (Survived == "No"))
)
#> `summarise()` has grouped output by 'Class', 'Sex'. You can override using the
#> `.groups` argument.
mod <- glm(cbind(n_survived, n_dead) ~ Class * Age + Sex, data = d, family = binomial)
mod |> model_compute_terms_contributions()
#> (Intercept) Class2nd Class3rd ClassCrew AgeChild SexMale Class2nd:AgeChild
#> 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 2 1 0 0 0 1 0 0
#> 3 1 0 0 0 0 1 0
#> 4 1 0 0 0 1 1 0
#> 5 1 1 0 0 0 0 0
#> 6 1 1 0 0 1 0 1
#> 7 1 1 0 0 0 1 0
#> 8 1 1 0 0 1 1 1
#> 9 1 0 1 0 0 0 0
#> 10 1 0 1 0 1 0 0
#> 11 1 0 1 0 0 1 0
#> 12 1 0 1 0 1 1 0
#> 13 1 0 0 1 0 0 0
#> 14 1 0 0 1 1 0 0
#> 15 1 0 0 1 0 1 0
#> 16 1 0 0 1 1 1 0
#> Class3rd:AgeChild ClassCrew:AgeChild Class1st AgeAdult SexFemale
#> 1 0 0 1 1 1
#> 2 0 0 1 0 1
#> 3 0 0 1 1 0
#> 4 0 0 1 0 0
#> 5 0 0 0 1 1
#> 6 0 0 0 0 1
#> 7 0 0 0 1 0
#> 8 0 0 0 0 0
#> 9 0 0 0 1 1
#> 10 1 0 0 0 1
#> 11 0 0 0 1 0
#> 12 1 0 0 0 0
#> 13 0 0 0 1 1
#> 14 0 1 0 0 1
#> 15 0 0 0 1 0
#> 16 0 1 0 0 0
# }