Question

DF_test <- structure(list(`2013` = c(1L, 0L, 1L), `2014` = c(0L, 0L, 2L), 
`2015` = c(0L, 0L, 1L), `2016` = c(0L, 0L, 0L), Sum = c(4, 
0, 5)), .Names = c("2013", "2014", "2015", "2016", "Sum"), row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")

我正在尝试进行前向逐步回归：

step(lm(Sum~1, data=DF_test), direction="forward", scope=~ 2013 + 2014 + 2015 + 2016)

不幸的是，执行它会产生以下错误：

Error in terms.formula(tmp, simplify = TRUE) : 

  invalid model formula in ExtractVars

有人可以向我解释这个错误是什么以及如何解决这个错误吗？

Answer 1

考虑一下您使用scope参数的内容：2013 + 2014 + 2015 + 2016不会被评估为引用列名称的公式，而只会添加一堆数字。这就是为什么没有名字从数字开始的一般好习惯。您可以通过以下两种方式之一来逃避它：在提供这些名称时使用反引号，或者更改名称以便以字母开头。由于这些年份，因此从＃34; y＆＃34;开始是有道理的。

# with backticks
step(lm(Sum~1, data=DF_test), direction="forward", scope=~ `2013` + `2014` + `2015` + `2016`)

# with better names
names(DF_test)[1:4] <- paste0("y", names(DF_test)[1:4])

step(lm(Sum~1, data=DF_test), direction="forward", scope=~ y2013 + y2014 + y2015 + y2016)

Answer 2

我认为你必须将范围定义为lm（）对象。

step(lm(Sum~1,data=DF_test), direction="forward", scope= lm(Sum~.,data=DF_test)) #the "." means all variables

此代码在此处运行，但未添加任何变量。可能是因为示例数据太简单了。

尝试执行逐步前向回归，但是出现错误？

2 个答案: