在r中生成NA值的回归结果
在R中生成NA值的回归结果，通常是由于数据中存在缺失值或者无效值。在回归分析中，缺失值对于建立准确的模型是非常重要的。因为缺失值会对模型的参数估计、假设检验和预测产生影响，所以需要对缺失值进行处理。
在R中，可以使用以下方法来生成NA值的回归结果：
- 数据清洗：首先需要对数据集进行清洗，找出并处理缺失值。R中提供了多种函数和方法来处理缺失值，例如使用is.na()函数来检测缺失值，使用na.omit()函数来删除包含缺失值的行，使用na.exclude()函数来标记缺失值。
- 缺失值插补：如果数据中存在缺失值，可以使用插补方法来估计缺失值。R中提供了多种插补方法，例如使用均值插补、中位数插补、多重插补等方法。可以使用mice包来进行多重插补，使用impute包进行均值或中位数插补。
- 异常值处理：除了缺失值外，数据中可能还存在异常值。异常值可能对回归结果产生较大影响，需要进行处理。可以使用outliers包或者使用统计学方法（例如箱线图、3σ原则）来检测和处理异常值。
- 模型拟合：在处理完缺失值和异常值后，可以使用R中的回归分析函数（例如lm()函数）来进行回归模型的拟合。lm()函数可以根据需要添加其他参数，例如加权最小二乘法、自动选择变量等。
- 结果评估：得到回归结果后，可以使用summary()函数来查看模型的统计指标、系数估计、假设检验等。可以根据需要进行模型评估和模型比较，例如计算R方值、调整R方值、残差分析等。
在云计算领域中，可以利用云计算的强大计算能力和存储资源来进行大规模的数据处理和分析。腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，例如云服务器、云数据库、云函数等，可以帮助用户轻松构建和管理云端计算环境，满足各种数据分析和处理需求。
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需要注意的是，回归分析是统计学领域的一项重要技术，对于准确理解和应用回归结果，需要充分了解统计学理论和方法。以上提供的方法和产品仅为参考，具体选择和应用还需根据实际需求和情况进行。
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1回答
我已经运行了一个每像素的局部线性回归R使用lm()在光栅堆栈(r1)包含每周切片的数据，针对‘时间’。
我的当前回归模型可以使用$运算符提取系数，并生成该系数的栅格，这里计算R^2：
time<-1:nlayers(r1)
regression <- function(y) { if(all(is.na(y))) { NA } else {
m = lm(y ~ time); summary(m)$r.squared } }
r.r1 <- calc(r1, regression)
我希望回归输出光栅显示y随时间的相对变化。每个像素都应该是偏离正
浏览 4提问于2022-10-20得票数 0
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我有如下代码。这运行了许多多个回归(都略有不同)。它还在一个很好的表格中报告这些回归的R2值，我可以方便地复制和粘贴。这是在代码末尾实现的。然而，我似乎不能以类似的方式获得p值表格，从我所能看出的是，没有与$r.squared函数等价的p值函数。在这方面的任何帮助都将非常感谢。
因变量=冷自变量=品种(类别，第2列)，性别(类别4)，代号。(cols 6-1055，这是每个回归之间的差异)。
r.sqr <- matrix(NA, nrow =1, ncol = length(6:ncol(rweights)))
for(i in 6:ncol(rweights)){
na.n
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
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我对统计学和R很陌生，所以我的问题可能有点傻，但既然我在网上找不到我的解决方案，我想我应该试着在这里问一下。
我有一个包含一大堆不同变量的数据帧dataset，非常类似如下：
Item | Size | Value | Town
----------------------------------
A | 10 | 800 | 1
B | 11 | 100 | 2
A | 17 | 900 | 2
D | 13 | 200 | 3
B | 15 | 500 | 1
浏览 0提问于2017-08-16得票数 2
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我在R中进行了一系列泊松回归，然后根据AIC对我的排名模型进行排序。然而，我得到了这样的结果：
> aictab(cand.set = Cand.models, sort = TRUE)
Model selection based on AICc :
K AICc Delta_AICc AICcWt Cum.Wt LL
Mod7 4 Inf NaN NaN NA -Inf
Mod6 3 Inf NaN NaN NA -Inf
Mod5 3 Inf NaN NaN NA -In
浏览 3提问于2015-03-05得票数 0
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我试图预测在给定特定数量的行数和列数的情况下，模型训练(sklearn的线性回归)所需的时间。我已经创建了额外的功能，比如通过获取行数和列数的对数和平方。
我已经粘贴了数据。如您所见，数据集没有缺失值或NaN。
我尝试使用以下代码使用lm函数在R中运行线性回归模型-
library(data.table)
df = fread(linreg_df_edited.csv)
lrmodel <- lm(time ~ rows + columns + volume + rows_log + columns_log + volume_log + row_sq + col_sq, data = d
浏览 0提问于2018-03-27得票数 0
1回答
假设我有三个时间序列：
y <- c(7, 8, 9, 2, 4, 5, 9, 4)
x <- c(9, 3, 5, 2, 7, 1, 6, 1) and
z <- c(NaN, NaN, NaN, 9, 10, 3, 5, 3)
现在我想用R：reg1 <- lm(y~x+z)计算以下回归，然后summary(reg1)给出以下输出：
Call:
lm(formula = y ~ x + z)
Residuals:
ALL 3 residuals are 0: no residual degrees of freedom!
Coefficients:
浏览 1提问于2015-04-10得票数 0
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我在r中建立了一个logistic回归模型，但是当我用摘要(模型)检查系数时，输出在我的一个自变量的四列(估计、标准误差、z值和z)中显示了NA。我的另外三个变量运行得很好。
我也检查了任何空值，但是没有。我使用as.numeric和as.integer在连续值和离散值之间进行了更改，但在输出中它仍然是NA。变量本身测量献血的总体积。
我搞不懂这件事，这让我很困扰。谢谢
浏览 0提问于2018-04-01得票数 1
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我有一个包含3,000+行和10+变量的表。我试图对300个不同的组进行线性回归，其中一个变量作为预测变量，另一个变量作为响应。我需要每个回归的斜率，p值和r平方。每个回归和记录汇总变量需要几个小时，如果不是数日的话。
我使用了以下包来获取每个组的截距和斜率，但我不知道如何为每个组获得相应的p值和r平方：
library(lme4)
groupreg<-lmList(logpop ~ avgp | id, data=data)
groupreg
我在下面实现了一个列表示例，其中"Adams #“是id值。NAs之所以存在，是因为并非所有组都有多个点来绘制和比较：
Coeffici
浏览 1提问于2018-07-28得票数 2
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我正在尝试从回归中提取残差，在NDVI/降水量的栅格堆栈上逐像素运行。当我用一小部分数据运行它时，我的脚本就能工作了。但是，当我试图运行整个研究领域时，我会得到：“setValues中的错误(out，x)：值必须是数字、整数、逻辑或因子”。
因为我可以同时提取斜率和拦截。我就是不能提取残余物。
知道怎么解决这个问题吗？
这是我的剧本：
setwd("F:/working folder/test")
gimms <- list.files(pattern="*ndvi.tif")
ndvi <- stack(gimms)
precip <- li
浏览 1提问于2017-10-17得票数 1
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的答案清楚地解释了在通过dplyr管道运行回归时如何按组检索整洁的回归结果，但该解决方案不再可重现。
如何组合使用dplyr和broom来按组运行回归，并使用R 4.02、dplyr 1.0.0和broom 0.7.0检索整洁的结果？
具体地说，上面链接的问题的示例答案，
library(dplyr)
library(broom)
df.h = data.frame(
hour = factor(rep(1:24, each = 21)),
price = runif(504, min = -10, max = 125),
wind = runif(504
浏览 0提问于2020-07-19得票数 9
我正在复制使用Stata的xtregar命令所做的估计，但我使用的是R。
xtregar命令实现了Baltagi和Wu (1999)“具有AR(1)扰动的非等间距面板数据回归”的方法。正如斯塔塔所描述的：
当扰动项为一阶自回归时，xtregar拟合横截面时间序列回归模型.xtregar提供了固定效应模型的内部估计器和随机效应模型的GLS估计器.xtregar可以容纳不平衡的面板，它们的观测值随着时间的推移是不相等的。
到目前为止，对于固定效果模型，我为R使用了plm包。
plm(data=A, y ~ x1 + x2, effect = "twoways", model
浏览 6提问于2016-09-20得票数 4
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我已经导入并存储了一些变量，用于基本回归和统计分析。从这些变量的时间序列开始，我构建了自己的DF，并将日期变量附加到其中，以便在绘图时有一个清晰的参考时间。DF看起来大致如下(我只是随机的一部分)：
time ffr cpi gap
266 2013-04-01 0.12 0.75 -4.17
267 2013-07-01 0.09 1.90 -3.85
268 2013-10-01 0.09 1.28 -3.34
269 2014-01-01 0.07
浏览 4提问于2016-04-13得票数 1
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是否可以在某种程度上使用fit对象，特别是我从plm()模型中得到的回归对象来标记用于回归的数据中的观测值，如果它们实际上是用于回归的话。我意识到我可以在原始数据中寻找完整的观察结果，但我很好奇是否有一种方法可以使用fit/reg对象来标记数据。
让我用一个最小的工作例子来说明我的问题，
首先需要一些包裹，
# install.packages(c("stargazer", "plm", "tidyverse"), dependencies = TRUE)
library(plm); library(stargazer); library(tid
浏览 1提问于2018-02-19得票数 0
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我在R中工作，我有两个向量，LE和NEE (长度5265)，我想用它们计算两者之间的线性回归，但每次用5个点，并将每个5点回归系数值放入另一个称为WUE_5的向量。这是计算所有点的回归系数的函数：
WUE_function <- function(NEE, LE) {
return(lm(NEE ~ LE)$coefficients[2])
}
我不知道如何编写一个循环，这个循环本质上包括
WUE_5 <- c(lm(NEE[1:5] ~ LE[1:5])$coefficients[2],
lm(NEE[2:6] ~ LE[2:6])$coefficien
浏览 3提问于2014-06-22得票数 1
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我正在对一张tiff图像运行线性回归。图像大小为；
ncol=6350, nrow=2077, nlayers=26
我在运行计算之前所做的就是使用以下命令读取R中的tiff图像
ndvi2000<-raster("img2000.tif")
然后在R控制台窗口中编写以下脚本。计算过程花费了很长时间，超过20分钟，并且仍在运行。花很长时间在大图像上是正常的吗？回归的脚本是：
time<-sort(sample(97:297, nlayers(ndvi2000)))
t.lm.pred<-function(x) {if (is.na(x[1])) {NA} e
浏览 1提问于2014-05-01得票数 0
1回答
我正在将一个R脚本翻译成Python，但是我发现Python和R的编码结果不同。
在R中：
> digest('0003bf82df1e0255a352b89d431a831d_NA', algo='xxhash32')
[1] "d6865d43"
在Python中：
>>> xxhash.xxh32('0003bf82df1e0255a352b89d431a831d_NA').hexdigest()
'3c0493fd
它们都使用相同的算法，并且都使用默认的seed = 0。但是为什么会发生这种
浏览 4提问于2021-04-01得票数 0
我有一个我正在使用的数据集，它有多个变量。其中一些变量的观测值为NA。运行回归后，会有一些由于NA而删除的观察。我使用以下代码对数据进行子集：
jsubset= jtrain %>% select(2,11,23,24,28)
返回以下输出：
A tibble: 471 x 5
fcode d89 cgrant clemploy cgrant_1
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 410032 0 0 NA NA
2 4
浏览 5提问于2022-02-05得票数 1
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我尝试使用R进行回归。我有以下代码，在导入CSV文件时没有问题
dat <- read.csv('http://pastebin.com/raw.php?i=EWsLjKNN',sep=";")
dat # OK Works fine
Regdata <- lm(Y~.,na.action=na.omit, data=dat)
summary(Regdata)
然而，当我尝试回归时，它不起作用。我收到一条错误消息：
Erreur dans lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular
浏览 7提问于2012-12-20得票数 6
作为作业的一部分，我们被问到以下问题：
使用与练习3相同的数据集，对于房价增长，在模型的右边运行几个价格增长滞后于1、2、3和4个滞后的回归模型。对回归结果进行分析。选择您最喜欢的模型并实现递归和滚动估计方案。绘制回归系数估计值的时间序列，并观察它们随时间变化的程度。
我似乎无法让它在R中起作用，这是我目前的准则：
PRQ <- read_excel("~/Desktop/144/HW2/Chapter4_exercises_data.xls",sheet = "Exercise 3")
price_ts<-ts(PRQ$P,start =
浏览 4提问于2017-04-24得票数 1
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我需要一个线性回归来计算经验参数。L1是一幅光栅图像，格式为.tif。L2也是光栅图像，预先计算。两个图像都有相同的列和行数。
公式是: L1 =a+b* L2，在R中翻译为：
lm(L1 ~ L2)
在第二个公式中，我需要a和b。
我现在面临的问题是，两个栅格都包含NA值，我不知道如何构建线性回归函数。我对R不太熟悉，所以我被困在这个问题上，这个问题可能很简单。我想我得用calc，但不知道怎么用。
编辑：到目前为止，我有以下代码：
s = stack(L1,L2)
fun = function(x) {if (is.na(x[1])) { NA } else {lm(x[1] ~ x[2])
浏览 3提问于2018-01-10得票数 5
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我有两个光栅堆栈，我想执行一个回归分析。如果每个堆栈中的每个栅格都是一年中的一个月(6个数据点将是两年中的三个月，即两个不同年份的1月、2月和3月)，我如何使用索引计算坡度，以便结果生成3个坡度栅格(每个月一个)？
#First raster track
r <- raster(ncol=10, nrow=10)
r[]=1:ncell(r)
S <- stack(r,r,r,r,r,r)
#Second raster stack
r1 <- raster(ncol=10, nrow=10)
r1[]=1:ncell(r1)
N <- stack(r1,r1,r1,r
浏览 0提问于2016-06-06得票数 2
我在R中使用来自Flexmix软件包的flexmix函数进行回归分析。对于一些数据集，我得到以下错误：
FLXfit中的误差(模型=模型，伴随=伴随，控制=控制，1日志-似然: NA
我不知道，这个错误有什么解决办法吗？谢谢。
浏览 0提问于2015-12-02得票数 0
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在R中并行化像素级回归
、、、
我不熟悉R，我想加快计算速度，同时对R中的两个大数据集(每个数据集为4GB )进行像素级回归，但是我在clusterR(gim_mod，calc，args =list(gim_mod，calc，args=list(gim_mod= coeff))中得到了错误的：集群错误。
有人能告诉我我的代码出了什么问题吗帮我一下。以下是我的代码出错了：
gim_mod <- stack(gimms_dis_re,modis_re)
coeff <- function(x){
if (is.na(x[1])){
NA
}
else {
lm(x[1:156] ~ x[1
浏览 2提问于2021-03-23得票数 0
我有每一组的每月数据，我想对每一组做回归，窗口是2年并得到斜率。
我尝试了几种方法
I每次尝试使用循环和过滤2年数据，然后执行lm。
df $年=年(df$date)df1<-purrr：：map_df(最小(df$年)：(最大(df$ %>% )- 2)，函数(I){df %>%过滤器(按% c(i，i+1)表示) %>% group_by(group)%>% do(lm = lm(R ~ M，data = .，na.action=na.exclude)) %>%变异(lm_b0=汇总(Lm)$coeff1，lm_b1 =汇总(Lm)$coeff2)%&
浏览 2提问于2020-10-08得票数 1
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我有一个数据集，其中包含有关天气、空气污染和健康结果的信息。我想回归温度(T)和温度滞后(T1)与心源性死亡(CVD)的关系。我之前在R中使用过glm模型，使用的脚本如下： #for mean daily temperature and temperature lags separately.
modelT<-glm(cvd~T, data=datapoisson, family=poisson(link="log"), na=na.omit) 我得到了效果估计值和标准误差值，我用它们来换算成风险比率。 现在我想使用动态线性模型或分布式线性模型来检查预测结果和滞后预测结
浏览 22提问于2020-07-22得票数 1
1回答
我试图调整时间序列上的季节性(8年)自变量(197个变量)，通过回归这些变量的月假人。我对我的假人进行了如下编码：
dummy1 <- model.matrix( ~ intraMonth, data = AnovaDataAll)
此后，我用虚拟变量对每个变量进行回归：
MultReg <- lapply(CorData[c(-1, -c(195:293))], function(x) summary(lm(formula = ReturnIndex ~ x + dummy1, data = CorData)))
回归分析给出了(例如，第一个变量=公平)的以下结果：
$equi
浏览 0提问于2017-10-22得票数 3
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我在r中建立了一个logistic回归模型，试图预测板球比赛的结果。然而，我的模型产生的概率值大于1。输出是1.031704，对于如何改进我的模型以获得概率的精确估计有什么建议吗？
set.seed(1)
#Use 70% of dataset as training set and remaining 30% as testing set
sample <- sample(c(TRUE, FALSE), nrow(ODIMT), replace=TRUE, prob=c(0.7,0.3))
train <- ODIMT[sample, ]
test <- ODIMT[!s
浏览 7提问于2022-09-14得票数 1
我是R的初学者，我正在使用glm进行逻辑回归，然后使用“边际”软件包来计算边际效应，但我似乎无法排除我的分类自变量中缺少的值。
我已经尝试要求R将NAs从回归中排除。分类变量是9岁时的体重状况(wgt9)，它有三个水平(1，2，3)和一些NAs。
我做错了什么？为什么我会在输出中得到wgt9NA结果，我如何纠正它？
提前感谢您的帮助/建议。
进行逻辑回归
summary(logit.phbehav <- glm(obese13 ~ gender + as.factor(wgt9) + aded08b,
data = gui, weights = bdwg01, family = bin
浏览 35提问于2018-07-24得票数 1
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我有一个大约250个年最大降雨量测量值的数据序列，最大值，，并希望一次将分位数回归应用到所有系列中，并得到R中每个回归模型的意义。
library(quantreg)
qmag <- array(NA, c(250,4))
taus <- c(0.05, 0.1, 0.95, 0.975)
for(igau in 1:250){
qure <- rq(maxima[,igau+1]~maxima[,1], tau=taus)
qmag[igau,] <- coef(qure)[2,]
}
我试过了
summary(qure, se="boot")
浏览 1提问于2011-10-27得票数 4
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我想要自动运行线性回归并保存结果。R项目生成的β系数以后将用作进一步计算的参数。
这是我的数据布局的一个例子：
id |x_2000|x_2001|x_2002|y_2000|y_2001|y_2002|z_2000|z_2001|z_2002
1 |20 |NA |6 |90 |NA |80 |54 |NA |10
2 |50 |NA |10 |50 |NA |50 |60 |NA |40
3 |4 |NA |1 |5 |NA |10 |3
浏览 1提问于2014-06-30得票数 0
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我想运行一个时间序列回归，其中列有一个因变量列表。我想回归一组自变量的每一列。我知道你可以用
lm(dataframe~independent variables)
因为如果因变量是一个矩阵，那么它们只需要遍历每一列。
然而，我的因变量是时间上关于股票的信息，有时不是每个时间点上的每只股票都能得到信息，所以我有一些NA值。我遇到的问题是，如果我使用lm，我必须省略NA值，即lm函数在运行回归时删除整行。如果我只想对一个因变量运行回归，但是我有一个变量列表(1000+)，我想对其进行回归，这是很好的。因为我的数据集仅为15+年份，所以在运行lm回归时，会丢失非常单个时间点的值，因此当我运行lm回
浏览 0提问于2013-08-12得票数 0
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试图使用R caret来训练一个使用lm线性回归的模型：
代码如下：
modelLm <- train(x=X_train,y=Y_train, method="lm", na.action = na.omit, trControl=control)
但是得到错误：
Error in quantile.default(y, probs = seq(0, 1, length = cuts)) :
missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
难道na.ac
浏览 0提问于2015-11-02得票数 0
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有人知道在Pyspark多项式logistic回归中默认的参考组是什么吗？例如，我们有A, B, C, and D的多类结果/目标。
星火如何选择参考类别？在其他软件(例如R、SAS)中的标准logistic回归中，您可以自己设置参考组。因此，如果您的引用是A，则可以将n-1模型装配在一起，并将目标类建模为A vs B, A vs C, and A vs D。
您想要控制这个过程，因为如果一个值较少的结果(观察的小样本)被设置为参考，那么估计将是不稳定的。
对拟火花果多项式logistic回归模型的分析。在这里，结果类是0，1，2，但是对于引用是什么并不清楚。我假设它可能是零，但不确定。
浏览 0提问于2018-09-26得票数 2
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我做了一个logistic回归：
EW <- glm(everwrk~age_p + r_maritl, data = NH11, family = "binomial")
此外，我还想预测everwrk的每个级别的r_maritl。
r_maritl具有以下级别：
levels(NH11$r_maritl)
"0 Under 14 years"
"1 Married - spouse in household"
"2 Married - spouse not in household"
"3 Marr
浏览 9提问于2017-08-20得票数 6
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我试图在Python中运行一个线性回归，这是我在R中已经做过的，以便找到具有0系数的变量。我遇到的问题是，R中的线性回归返回低方差列的NAs，而scikit学习回归返回系数。在R代码中，我通过将带有NAs的变量保存为线性回归的输出来查找和保存这些变量，但我似乎无法找到在python中模拟这种行为的方法。我正在使用的代码可以在下面找到。
R代码：
a <- c(23, 45, 546, 42, 68, 15, 47)
b <- c(1, 2, 4, 6, 34, 2, 8)
c <- c(22, 33, 44, 55, 66, 77, 88)
d <- c(1, 1, 1
浏览 1提问于2017-04-20得票数 13
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很抱歉，我不能使这个重复，我已经尝试了很多次，但我不能得到相同的错误弹出。
这是我的问题，在R中有一个堆叠的光栅，它本质上是一个三维矩阵。这个堆叠光栅的形状是(500,500，15)。我想通过堆栈中的每个像素运行泰尔森回归，因此，每个向量中有15个元素的500次回归。可以存在NaN值。
这是我的代码的一个例子：
libarary(raster)
library(zyp)
tsfun = function(x, na.rm){
#if all Nan return NaN
if all(is.na(x))){return(NaN)}
#if less than t
浏览 1提问于2018-08-14得票数 1
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1回答
我用lm函数在R中做了一个多元线性回归，我想用它来预测几个值。所以我尝试使用函数predict()。这是我的代码：
new=data.frame(t=c(10, 20, 30))
v=1/t
LinReg<-lm(p ~ log(t) + v)
Pred=predict(LinReg, new, interval="confidence")
所以我想预测当t=c(10,20,30...)时p的值。然而，这是行不通的，我不明白为什么。我得到的错误消息是：
Model.frame.default中的错误(术语、新数据、na.action = na.action、xlev =
浏览 5提问于2015-04-15得票数 1
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我目前正在构建一个回归模型，它使用某些因素来帮助解释销售，如收入，温度etc.On检查回归后的残差图，残差是异方差的。
为了说明异方差，我在R中使用了vcovHC()和coeftest( )，在异方差的假设下，它们可以用来重新计算标准误差及其p值。但是这些函数返回nA值，因此所有相应的p值也是NA。这个问题的原因是什么?我该如何解决它?代码如下：
fit_p<-lm(formula = final_list_p, data = new_data_p)
s_p<-summary(fit_p)
输出
线性回归输出的汇总统计如下：
Residuals:
浏览 3提问于2015-10-27得票数 4
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R中的Wald检验自举估计
、、、、
我执行了多元回归(特别是使用R中的quantreg对多个预测因子进行分位数回归)。基于自举估计，我估计了标准误差和置信区间。现在，我想检验不同分位数下的估计值之间是否存在显著差异(Wald测试更好)。我该怎么做？
FML <- as.formula(outcome ~ VAR + c1 + c2 + c3)
quantiles <- c(0.25, 0.5, 0.75)
q.Result <- rqs(FML, tau=quantiles, data, method="fn", na.action=na.omit)
q.Summary <- summar
浏览 6提问于2015-08-17得票数 0
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我使用以下代码将回归结果(残差)输出到新的数据集(希望)中。回归结果在结果查看器中快速表示，而新的数据集不能同时创建。直到现在，我等待了大约30分钟，仍然没有得到新的数据集。
我的数据集包括2500000个观测数据。这可能是原因吗？或者我的代码有什么问题吗？有人能给我一些建议吗？
如果我也想要系数的结果，我应该添加什么代码？谢谢
proc reg data=have;
model dmid=effhalfsp;
output out=want
r=effhalfspred;
run;
浏览 4提问于2017-06-09得票数 0
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我使用R中的randomForest函数来预测回归。我的数据有几个缺失的值。我在randomForest调用中使用了参数randomForest，这似乎是可行的。但是当我预测测试数据和计算MSE时，我得到了MSE的NA值。对我可能做错了什么有什么想法吗？样本代码-
set.seed(1)
train = sample(1: nrow(mydata), nrow(mydata)*0.7)
mydata.test= mydata[-train ,"y"]
rf.mydata =randomForest(y∼.,subset =train, mtry=10, importance =
浏览 2提问于2016-09-09得票数 0
我想在r包boxTidwell中使用car来改进线性回归的结果。然而，它总是不起作用。代码如下：
library(car)
boxTidwell(mpg~cyl+disp+hp+drat+wt+qsec, data=mtcars)
结果表明：
lm.fit(cbind(1，x1.p，x2)，y，.)中的错误：‘x’中的NA/NaN/Inf
有人能告诉我错误的原因吗？如何使boxTidwell运行？
浏览 1提问于2017-08-04得票数 0
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关于多重回归代码
、、
我试图做一个有10个预测变量的多元回归线性模型，但当我复制所有变量时，模型不起作用。
regresion<-lm(DO~NO3+NO2+SO4+NH4+Mg+Ca+PO4+pH+CI+CE, data=s1)
输出为：
Call:
lm(formula = DO ~ NO3 + NO2 + SO4 + NH4 + Mg + Ca + PO4 + pH +
CI + CE, data = s1)
残差：
ALL 7 residuals are 0: no residual degrees of freedom!
系数：(4由于奇点而未定义)
Estimate
浏览 0提问于2018-03-17得票数 2
我试图使用multinom() of nnet包对以下数据使用R进行逻辑回归：
数据说明：
每个列车和测试文件都有10,000行数据和144个变量，最后一列是“预测”，这是应该在测试数据中预测的列。由于预测只包含两个值0和1(二进制)，所以我开始使用multinom()将火车数据拟合成一个logistic回归模型。大多数行是连续的数值，而有几个字段包含名称字段，如工作日的名称(“星期日”、“星期一”、.)，这些字段将被视为因素。
这是使用的以下代码：
train_data <- read.csv("train_data.csv")
test_data <- re
浏览 8提问于2013-11-14得票数 0
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两天来，我一直在努力做一个多元回归。现在我要说的是：
y<- c(-0.3902, 0.5277, 0.4357, -0.1888, -6.7422, 0.3797, -0.5141, NA, -1.2423, 5.6756, -0.5352,
-0.2379, NA, 0.4270, NA, NA, NA, NA, NA, NA, -1.1185, 0.0594,
0.8280, NA, 1.8387, -3.1469,-1.6212, -0.8400, NA ,
浏览 1提问于2020-03-06得票数 1
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我想回归y关于x1和x2的中值。我在包plm中使用下面的代码
Result <- plm(y ~ x1 + median(x2,na.rm=T),data = Panel[which(!is.na(Panel$Firms)),],
model = "random",effect = "time",index = c("Firms", "Time"))
但不起作用。它回来了
Model.frame.default中的错误(公式，lhs = lhs，rhs = rhs，data = data，：
可
浏览 2提问于2017-11-14得票数 1
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我试图在同一地块上呈现两个数据集的线性回归。
鸟类数据与年份
Signy数据与年份相比，因为它们是彼此独占的(统计来自两个岛屿的数据)，我不想绘制一个多元回归图，但我不确定R中的代码会在同一地块上产生两个回归。
PlasticMass.data
ï..Year |Bird.Plastic.Mass Signy.Plastic.Mass
1 1991 | NA | 2.384
2 1992 | NA | 8.340
3 1993 |
浏览 4提问于2022-02-06得票数 2
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我在excel中创建了一个变量列，并将其粘贴到我的数据框中。之后，当我运行Fama Macbeth回归(将该列作为自变量)时，它显示如下错误消息 Error: cannot allocate vector of size 133.0 Gb 之后，我使用dput函数检查该列，并找到类似于string的数字。 "0.035938782" 为了对该列进行反字符串，我使用以下命令创建另一个列 df$col2<-as.numeric(df$col1) 它会显示类似下面的警告消息，但会创建一个新列 Warning message: NAs introduced by coercio
浏览 16提问于2019-03-05得票数 1
假设我有data.frame a
我使用
m.fit <- lm(col2 ~ col3 * col4, na.action = na.exclude)
col2有一些NA值，col3和col4的值小于1。
我一直在
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)
我已经检查了邮件列表，这似乎是因为col2中的na.action=na.exclude/omit/pass，但是我尝试使用na.action
浏览 1提问于2011-12-07得票数 28
我使用以下代码在R中运行了一个逻辑回归：
logistic.train.model3 <- glm(josh.model2, family=binomial(link=logit), data=auth, na.action = na.exclude)
print(summary(logistic.train.model3))
我的响应变量是二进制变量，其值为1或0。
当我看总结的时候，一切看起来都很好，每个变量都有一个系数。
但是，当我试图使用以下代码输出预测的概率时：
auth$predict.train.logistic <- predict(logistic
浏览 1提问于2014-04-24得票数 2
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