Question

我正在运行以下代码：

ggplot(data= data_nickel_t, aes( x=index(data_nickel_t), y= log(ni_demand) )) + 
  scale_x_yearqtr(format = "%Y-%q", n = 14) + 
  geom_point() + stat_summary(fun.data=mean_cl_normal) + 
  geom_smooth(method='lm', aes(colour = "linear fit"), se= FALSE) +
  geom_smooth(method='lm', formula = y ~ x + poly(x, 2), size = 1, aes(colour = "quadratic"), se= FALSE) + 
  geom_smooth(method='lm', formula = y ~ x + poly(x, 3), size = 1, aes(colour = "polynomial"),  se= FALSE ) + 
  ggtitle("Global Refined Nickel Demand") +
  xlab("Time") +
  ylab("Thousand Metric Tons")

上面的代码生成了一条带有三条拟合线的图形，但是我收到以下警告消息：

1: In predict.lm(model, newdata = data.frame(x = xseq), se.fit = se, 
  prediction from a rank-deficient fit may be misleading; 
2: In predict.lm(model, newdata = data.frame(x = xseq), se.fit = se,  :
  prediction from a rank-deficient fit may be misleading; 
3: Removed 94 rows containing missing values (geom_pointrange).

我的第一印象是poly()函数中时间趋势变量之间的共线性。我可能会估计数值模型以进一步检查。至于缺失值问题，例如this link explain the reasons for missing k rows。当我尝试该链接中建议的解决方案时，就我而言，它不起作用，我仍然遇到相同的错误。我有94个观察结果。我的数据中也没有零，因此没有理由进行日志转换以降低我的值。我仍然对带有时间序列的r还是陌生的，我知道如何解决缺失值警告吗？

变暖：等级不足和缺失值

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