> lm.train <- lm(y~ x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10,data = train.data) Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
时间: 2023-12-17 15:04:23 浏览: 127
这个错误通常表示您的输入数据存在问题,可能是数据类型不匹配或存在缺失值。lm()函数默认使用的是dummy variable contrasts ,这种对比方式要求每个因子变量的值都是唯一的,如果存在重复值,则会出现这个错误。另外,如果您的数据中存在缺失值,也会导致这个错误的发生。
建议您检查一下您的输入数据,确保所有变量都是数值型,并且没有缺失值。如果数据中确实存在缺失值,您可以考虑使用缺失值填充方法来处理缺失值,例如使用均值或中位数填充。如果您的数据中存在分类变量,您可以将它们转换为数值型变量,或使用适当的对比方式来处理它们。
如果您仍然无法解决问题,请提供更多的信息,例如数据集的结构和变量类型,以及完整的代码片段等信息,这样我才能更好地帮助您解决问题。
相关问题
model<-lm(y1~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7) 错误于eval(predvars, data, env): 找不到对象'y1'
这个错误是在使用R的`lm()`函数建立线性模型时发生的,它提示找不到名为'y1'的对象。在R中,`lm()`需要一个响应变量(也称为因变量),而'y1'在这里应该是你想预测的目标变量。
确保你已经定义了'y1'并且它是当前工作环境中可用的数据。检查一下以下几点:
1. **变量命名**:确认'y1'是否拼写正确,大小写是否一致,特别是在加载数据集之后。
2. **数据结构**:`y1`是否是一个向量,且长度与用于拟合模型的其他变量(`x1`至`x7`)相匹配?
3. **数据加载**:如果你是从外部数据源加载的,比如`data.frame()`、`read.csv()`等,确保'y1'字段已经被正确地导入并赋值给了相应的变量。
如果'y1'确实存在并且已经正确设置,那么可能是因为你在调用`model`之前忘记赋值给`y1`了。修复方法是将'y1'的实际变量赋值给模型公式。示例:
```r
your_data <- ... # 你的数据框
y1 <- your_data$y1 # 如果'y1'在data帧中
model <- lm(y1 ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7, data = your_data)
```
ll=read.csv('D:/Rcode/sjj.csv') ll qq=ll[-1] model.lm=lm(y~x1+x2+x3+x4+x5,ll) summary(model.lm) cor(qq) library(car) vif(model.lm) step(model.lm) model.lm2=lm(y~x1+x2+x4+x5,ll) summary(model.lm2) model.lm3=lm(y~x1+x2+x5,ll) summary(model.lm3) step(model.lm3) vif(model.lm3) model.lm4=lm(y~x2+x5,ll) summary(model.lm4) vif(model.lm4) qq[c(1,2,6)] ##怀特检验 residuals <- residuals(model.lm4) library(tseries) white.test(model.lm4,ll)
根据你提供的代码,我看到你想要进行怀特检验,但是在 `white.test` 函数中出现了错误。根据错误提示 `number of rows of x and y must match`,你需要检查一下输入参数 `model.lm4` 和 `ll` 是否匹配。
可能的问题是 `model.lm4` 和 `ll` 中的数据行数不一致。请检查一下 `model.lm4` 和 `ll` 的行数是否相同,或者是否需要对其中一个数据进行处理。如果问题仍然存在,请提供更多的上下文和代码,以便我能够更好地帮助你解决问题。
阅读全文
相关推荐










