Bom dia a todos

Estou esbarrando com um problema que não estou conseguindo resolver sozinho a pesar de achar que é muito simples. Segue a simulação do problema

set.seed(1)
var1 <- sample(LETTERS[1:3],1e3,replace=T)

set.seed(2)
var2 <- sample(LETTERS[1:3],1e3,replace=T)

S <-  0.12 + 0.15*(var1=='B') +0.32*(var1=='C') +0.12*(var2=='B') -0.25*(var2=='C') -rnorm(1e3,0,0.1)

summary(lm(S~var1+var2))

O resultado desta regressão é
Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  0.114883   0.007063   16.27   <2e-16 ***
var1B        0.162707   0.007621   21.35   <2e-16 ***
var1C        0.320609   0.007684   41.72   <2e-16 ***
var2B        0.115608   0.007639   15.13   <2e-16 ***
var2C       -0.257842   0.007542  -34.19   <2e-16 ***

Vamos supor que eu queira determinar que o intercepto deste mesma regressão fosse zero, pelo que aprendi poderia usar
summary(lm(S~0+var1+var2)),
porém o resultado é:

Coefficients:
       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
var1A  0.114883   0.007063   16.27   <2e-16 ***
var1B  0.277590   0.006786   40.91   <2e-16 ***
var1C  0.435491   0.006856   63.52   <2e-16 ***
var2B  0.115608   0.007639   15.13   <2e-16 ***
var2C -0.257842   0.007542  -34.19   <2e-16 ***

Se observarem bem o que aconteceu é que no lugar do intercepto surgiu o nivel A do factor var1 e não o intercepto=0.

agradeço antecipadamente a ajuda de vocês!

abraços
Tura
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