在具有许多零的数据中使用R中的lm（）会产生错误

Question

我是数据分析的新手，关于在R中使用lm（）来创建数据的线性回归模型，我有几个问题。

我的数据如下：

testID    userID    timeSpentStudying    testGrade
12345     007       10                   90
09876     008       0                    75

我的模特：

model <- lm(formula = data$testGrade ~ timeSpentStudying, data = data)

我从RStudio的不到60行数据中得到以下错误（两次）：

Warning messages:
1: In sqrt(crit * p * (1 - hh)/hh) : NaNs produced
2: In sqrt(crit * p * (1 - hh)/hh) : NaNs produced

我的问题是，问题是否与包含许多零值实例的数据有关，例如上面的＆＃39; timeSpentStudying＆＃39;柱？如果是这样，我该如何处理？是不是lm（）能够处理零值，特别是如果这会给数据本身带来意义呢？

谢谢！

Answer 1

到目前为止，我无法复制这一点，例如：

dd <- data.frame(y=rnorm(1000),x=c(rep(0,990),1:10))
model <- lm(y~x, data = dd)
summary(model)

Searching the R code base for the code listed in your error并且追溯表明相关行位于plot.lm，这是绘制诊断的函数，问题是您以某种方式为杠杆或＆获得值> 1 ＃34;帽子值＆＃34;你的一个数据点。但是，我无法看到你如何实现这一目标。数据会更清楚！