我将以说我对R相当陌生并且在这个问题上停留了几周而似乎无处可寻来开头。我希望进行多元logistic回归，以确定水主要物质和土壤类型是否在我的学习区域。
我有417个正供水中断位置，并另外创建了400个虚假位置供分析使用。我了解水的主要物质和土壤类型都是分类变量，在使用GLM模型之前应将其重新编码为虚拟变量。那就是我遇到麻烦的地方。直到现在我还没有使用伪变量，并且似乎无法理解它们是如何在R中创建的。以下是我拥有的数据以及正在使用的当前GLM模型的细目分类。
指示符：0或1（指示XY位置是否是供水总中断位置）
主要材料：XY位置的主要水管材料（分类值-大约8个唯一值）
土壤分类：断裂处的土壤类型（分类值-大约20个值）
（logAnalysis <-glm（Indicator〜main_material + soil_classification，data = Breaks，family = binomial（link =“ logit”））
我只使用过一次Stack Exchange，所以如果需要更多信息，请告诉我。
尝试使用Aurther建议使用factor（）之后，这是我得到的输出。 R Ouput
我对为什么许多土壤分类和PE主要材料具有如此高的Std感到有些困惑。错误。
答案 0 :(得分：0)
factor()是R的“虚拟变量”
试试：
(logAnalysis <- glm(Indicator~main_material+factor(soil_classification), data=Breaks, family=binomial(link="logit"))