¿Por qué lleva R tanto tiempo adaptar un modelo con un factor de muchos niveles?

Encajo un modelo con un factor con muchos niveles y R tarda mucho tiempo en adaptarse a ese modelo. ¿Por qué es esto?

Por ejemplo, si calculo una regresión para predecir los salarios de los jugadores e incluyo un factor predictivo para las respectivas nacionalidades de los jugadores, eso tomaría más tiempo que ajustar un modelo para los salarios de los jugadores con un predictor continuo, como el de los jugadores alturas

regression categorical-data goldisfine
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Puede ser útil darse cuenta de que, si bien el factor se ve como una variable (es una columna en el marco de datos, un elemento en la especificación del modelo, etc.), detrás de escena en realidad se tratará como un grupo de predictores separados. Por lo tanto, el modelo es mucho más complicado que un modelo con un único predictor (continuo).

Gala

Respuestas:

R es típico, como la mayoría de los paquetes de estadísticas, utiliza descomposición QR para la regresión.

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

$p=2$ $p=50$

Por lo tanto, agregar muchos predictores significará una espera sustancialmente más larga.

Glen_b -Reinstate a Monica
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$k$ $k-1$ $k=50$ $49$

Russ Lenth
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