Question

我正在使用Windows 7上的caper软件包进行系统发育多元回归，并且在生成简化模型后尝试绘制剩余杠杆图时，我一直在接收模型框架/公式不匹配错误。

以下是重现错误所需的最少代码：

 g <- Response ~ (Name1 + Name2 + Name3 + Name4 + Name5 + Name6 + Name7)^2 + Name1Sqd
 + Name2Sqd + Name3Sqd + Name4Sqd + Name5Sqd + Name6Sqd + Name7Sqd

 crunchMod <- crunch(g, data = contrasts)
 plot(crunchMod, which=c(5)) ####Works just fine####

 varName <- row.names(summary(crunchMod)$coefficients)[1]
 #it doesn't matter which predictor I remove.

 Reduce(paste, deparse(g))
 g <- as.formula(paste(Reduce(paste, deparse(g)), as.name(varName), sep=" - "))
 #Edits the model formula to remove varName

 crunchMod <- crunch(g, data = contrasts)
 plot(crunchMod, which=c(5)) ####Error Happens Here####

当我尝试绘制剩余杠杆图以查看模型复杂性的影响时，我收到以下错误：

Error in model.matrix.default(object, data = list(Response = c(-0.0458443124730482,
: model frame and formula mismatch in model.matrix()

The code that starts this error is: plot(crunchMod, which=c(5)) where crunchMod
holds my regression model via crunchMod <- crunch(g, data = contrasts) from the
caper Package on Windows 7 OS.

如何更新我的模型框架以便能够再次（以图形或数字方式）检查厨师的距离？

Answer 1

在crunch（）的源代码中有实现：

    data <- subset(data, select = all.vars(formula))

具有副作用，即在模型框架中使删除的主要效果的所有交互效果无效。当人们意识到如果他/她只删除交互效应时，绘制厨师的距离与杠杆将会起作用，这一点就会变得更加明显。

因此，为了解决这个问题，在调用crunch（）创建线性模型之前，所有交互效果必须包含在原始数据框中。虽然这使得转换数据稍微复杂一些，但是很容易在这两个链接之后添加这些交互：

Generating interaction variables in R dataframes（第二个回答）

http://www.r-bloggers.com/type-conversion-and-you-or-and-r/

R：如何在减少模型公式后更新模型框架

1 个答案: