在brms中丢弃空交互项：为何预期行为未出现？

你遇到的是brms和rstanarm在分类变量交互项处理上的设计差异：

• rstanarm会自动检查数据，移除那些没有对应观测的交互项水平（也就是空单元格），所以在你的例子里var1a:var2z会被丢弃。
• brms则遵循R基础公式系统的默认逻辑，会保留分类变量所有可能的交互项组合，哪怕某个组合在数据里没有观测值。这就是为什么你运行代码后，var1a:var2z依然存在于模型中。

如果想让brms和rstanarm的行为一致，你可以手动构建只包含现有数据组合的交互项变量，再建模：

data$int <- interaction(data$var1, data$var2, drop = TRUE)
fit <- brms::brm(y ~ -1 + int, data = data)

这样模型就只会保留有实际观测的交互项，和rstanarm的处理结果一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wati