Question

我创建了这种有8个变量的数据库，我就有400行。我的因变量是20个地区的所有运费的总和。 w_o，v_o和u_d是该地区的人口，gdp和km公路。

    fulldata = cbind(matrix(a,400,1),orig, dest, matrix(distanz,400,1))
    fulldata
               dep   u_o      v_o w_o   u_d      v_d w_d distanz
    [1,]  46101718 27253  4392526 821 27253  4392526 821      89
    [2,]    204380 32141   126883 114 27253  4392526 821     113
    [3,]   5789359 28238  1565307 375 27253  4392526 821     170
    [4,]  11449059 33745 10019166 679 27253  4392526 821     138
    [5,]    389580 35525  1062860 212 27253  4392526 821     289
    [6,]   2642751 29003  4907529 576 27253  4392526 821     405
    [7,]    231159 27532  1217872 210 27253  4392526 821     541
    [8,]   2844613 31539  4448841 568 27253  4392526 821     327
    [9,]   1481309 27821  3742437 448 27253  4392526 821     400
    [10,]    399624 22396   888908  59 27253  4392526 821     551
    [11,]    262570 24726  1538055 168 27253  4392526 821     544
    [12,]    499115 29624  5898124 485 27253  4392526 821     669
    [13,]    249596 22945  1322247 352 27253  4392526 821     720
    [14,]     42501 18447   310449  36 27253  4392526 821     857
    [15,]    273450 16219  5839084 442 27253  4392526 821     869
    [16,]    306917 16512  4063888 313 27253  4392526 821     998
    [17,]    167326 19663   570365  29 27253  4392526 821     995
    [18,]     26384 15514  1965128 295 27253  4392526 821    1275
    [19,]     20189 16289  5056641 662 27253  4392526 821    1584
    [20,]         0 18539  1653135  23 27253  4392526 821     933

现在我必须对这20行进行回归，其中我应该是＆＃34; dep＆＃34;柱。我试过这段代码：

    lm <- lm(fulldata[1:19]~fulldata[1:19,2]+fulldata[1:19,3]+fulldata[1:19,4]+fulldata[1:19,5]+fulldata[1:19,6]+fulldata[1:19,7]+fulldata[1:19,8])

结果是：

    summary(lm)
    Call:
    lm(formula = fulldata[1:19] ~ fulldata[1:19, 2] + fulldata[1:19, 
    3] + fulldata[1:19, 4] + fulldata[1:19, 5] + fulldata[1:19, 
    6] + fulldata[1:19, 7] + fulldata[1:19, 8])

    Residuals:
    Min       1Q   Median       3Q      Max 
    -7970288 -6278944    31922  3227442 15159011 

    Coefficients: (3 not defined because of singularities)
                         Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
    (Intercept)        3.805e+07  1.668e+07   2.282  0.03866 * 
    fulldata[1:19, 2] -1.185e+03  5.006e+02  -2.368  0.03283 * 
    fulldata[1:19, 3] -1.727e+00  1.076e+00  -1.605  0.13089   
    fulldata[1:19, 4]  4.252e+04  1.195e+04   3.558  0.00315 **
    fulldata[1:19, 5]         NA         NA      NA       NA   
    fulldata[1:19, 6]         NA         NA      NA       NA   
    fulldata[1:19, 7]         NA         NA      NA       NA   
    fulldata[1:19, 8] -2.390e+04  7.779e+03  -3.072  0.00828 **
    ---
    Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

    Residual standard error: 6894000 on 14 degrees of freedom
    Multiple R-squared:  0.6714,    Adjusted R-squared:  0.5775 
    F-statistic: 7.151 on 4 and 14 DF,  p-value: 0.002359

这是回归代码吗？如果3列具有相同的数字，则系数的结果为NA，并且我不知道如何避免它。我希望我很清楚感谢所有

Answer 1

这些列中有NA因为它们是常量。您已经以回归模型的截距形式存在常量，因此这些信息列不起任何作用。它们不会变化，因此它们无法解释因变量的变化。他们没有提供信息。

你应该从回归方程式中删除它们。

如何使用相同数字的变量进行回归？

1 个答案: