Question

在研究多元回归的一些基本原理的同时，我决定尝试将我的手动工作与那些＆＃34;效果＆＃34;包裹，约翰福克斯。我已经生成了具有某种关系的变量，并希望在控制连续变量的影响时获得调整因子。

然而，我已经陷入停滞状态，因为效果包中的效果函数会返回错误＆＃34;变量的无效类型（内置）＆＃39;＆＃39;＆＃34;＆＃34;

当我检查变量的类型时，＆＃39; c＆＃39;使用typeof(c)，我告诉它是double类型，因为我构造它。

导致此错误的原因是什么？
变量是＆＃39; c＆＃39;由于某种原因被强迫输入＆＃39; builtin＆＃39;？

这是我的代码：

set.seed(1986)
y <- rnorm(100)
f <- sapply(y, function(x) if(x < 0) 1 else 2)
f.f <- as.factor(f)
set.seed(1987)
c <- rnorm(100, 0, .1) + y + f

an3 <- lm(y ~ f.f + c); summary(an3)

ef <- effect("f.f", an3)

Answer 1

c不是变量名称的好选择。它是R中非常常用的built-in function。

将c更改为d对我有用：

set.seed(1986)
y <- rnorm(100)
f <- sapply(y, function(x) if(x < 0) 1 else 2)
f.f <- as.factor(f)
set.seed(1987)
d <- rnorm(100, 0, .1) + y + f

an3 <- lm(y ~ f.f + d); summary(an3)

library(effects)
ef <- effect("f.f", an3)
 ef

 f.f effect
f.f
         1          2 
 0.5504214 -0.3231941

Answer 2

另一种选择是将数据存储在data.frame;这也有其他好处，特别是如果一个人正在使用多个数据集。

set.seed(1986)
d <- data.frame(y=rnorm(100))
d <- within(d, {
  f <- sapply(y, function(x) if(x < 0) 1 else 2)
  f.f <- as.factor(f)
  set.seed(1987)
  c <- rnorm(100, 0, .1) + y + f
})

library(effects)

an3 <- lm(y ~ f.f + c, data=d); summary(an3)
ef <- effect("f.f", an3)
ef

# f.f effect
# f.f
#          1          2 
#  0.5504214 -0.3231941

在R中使用效果包时出错;错误的变量类型

2 个答案: