Question

说我有data.frame a

我用

m.fit <- lm(col2 ~ col3 * col4, na.action = na.exclude)

col2有一些NA个值，col3和col4的值小于1。

我一直在

Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

我已经检查了邮件列表，看来这是因为NA中的col2，但我尝试使用na.action=na.exclude/omit/pass，但它们似乎都没有效果。我在前10个条目中再次测试lm，绝对不是因为NA s。这个警告的问题是每个谷歌搜索结果似乎都指向NA。

我是误解错误还是错误地使用lm？

数据位于kaggle。我正在使用线性回归建模 MonthlyIncome 数据（因为我无法让某个glm家庭工作）。我已经创建了自己的变量，但是如果你尝试使用已经存在的变量对 MonthlyIncome 进行建模，那么它就会失败。

Answer 1

我知道这个帖子真的很旧，但答案似乎并不完整，我遇到了同样的问题。

我遇到的问题是因为NA列也有NaN和Inf。删除它们并再试一次。具体做法是：

col2[which(is.nan(col2))] = NA
col2[which(col2==Inf)] = NA

希望能帮到你18个月大的问题！

Answer 2

您应该阅读本书A Beginner’s Guide to R以获取有关此内容的完整说明。具体来说，它提到了以下错误：

lm.fit中的错误（x，y，offset = offset，singular.ok = singular.ok，...）：外来函数调用中的NA / NaN / Inf（arg 4）

解决方案是在Intensity数据中添加一个小的常量值，例如1.请注意，统计社区中正在进行有关添加小值的讨论。尽管如此，在R中进行计算时，不能使用零日志。

Answer 3

在所有可行的na.omit和na.exclude检查之后，我只是遇到了另一种可能性。

我正在采取类似的措施：

lm(log(x) ~ log(y), data = ...)

没有注意到，对于我的数据集中的某些值，x或y可能为零： log(0) = -Inf

所以还有另外一件需要注意的事情！

Answer 4

我通过重置我的选项解决了这类问题。 options(na.action="na.exclude") 要么 options(na.action="na.omit")

我检查了我的设置，之前已将选项更改为 “na.pass”没有删除我在NA上的观察结果（y~x）。

Answer 5

尝试更改col2（和所有其他变量）的类型

col2 <- as.integer(col2)

Answer 6

我刚遇到同样的问题。使用

获取有限元素

finiteElements = which(is.finite(col3*col4))
finiteData = data[finiteElements,]
lm(col2~col3*col4,na.action=na.exclude,data=finiteData)

Answer 7

当我的等效col2是整数64而不是整数时，我遇到了这个错误，并且当使用自然和多项式样条曲线时，splines :: bs和splines：ns例如：

m.fit <- lm(col1 ~ ns(col2))
m.fit <- lm(col1 ~ bs(col2, degree = 3))

转换为适合我的标准整数：

m.fit <- lm(col1 ~ ns(as.integer(col2)))
m.fit <- lm(col1 ~ bs(as.integer(col2), degree = 3))

Answer 8

当我在调用reformulate时反转参数并在我的lm调用中使用公式而不进行检查时出现了此错误，因此预测变量和响应变量错误。

Answer 9

要注意的另一件事是使用log（）或sin（）之类的函数来使x和y的inf变大。例如。 log 0 = 0或sin（pi）= 0。

Answer 10

确保因变量中没有0。