如何在线性回归模型中查明特定种族和/或性别？

Question

我正在尝试通过Shiny创建一个线性回归模型，用户可以在其中输入种族，性别和/或职业，并输出有关收入的信息。我的项目是关于工资不平等。

我已经足够编写以下代码，但是什么也没显示（例如，该应用程序根本无法运行）。我希望我不会对代码感到不知所措，但是我不确定在不显示服务器和UI部件的情况下如何显示问题。

我觉得这里的脚本缺少一些内容。 R将如何确切地知道允许用户输入的信息，即race = white / black / asian（特别是如果在我的数据中将race编码为1、2、3等）。我想我还想念的也是为什么它不会运行。

-len(xs)

mydata<-read.csv("usa_00004.csv")


server<-function(input, output) {

regFormula<- reactive({
  as.formula(paste("Income"," ~ ",paste(input$iv1,collapse="+"))) 
}) 

model <- reactive({
  lm(regFormula(),  data = mydata)
})  

covar.label <- reactive({
  covars<-character()
  if ('SEX' %in% input$iv1){
    covars <- c(covars,"SEX")
  } 

  if ('RACE' %in% input$iv1){
    covars <- c(covars,"RACE")
  } 

  if ('OCC' %in% input$iv1){
    covars <- c(covars,"OCC")
  } 

  if ('INCWAGE' %in% input$iv1){
    covars <- c(covars,"INCWAGE")
  } 

  return(covars)
})


output$regTab <- renderText({
  covars <- covar.label()
  stargazer(model(),type="html",dep.var.labels ="Income Prediction",covariate.labels = covars, omit.stat = c("f","ser","aic","adj.rsq"))
})

}