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我正在尝试运行逻辑回归并不断收到“NA”错误。问题是它说有 NA 的列没有 NA,全是 0 或 1。我的代码如下:
#V1=race, V2=momcounts of breast cancer, V3=prstatus, V4=erstatus, V5=her2status, V6=triplenegative, V7=menopause, V8=agemenopause, V9=mentype, V10=mensurg, V11=bmi, V12=eversmok, V13=age, V14=breastfeed, V15=breastfeedmonths, V16=pregnum, V17=birthcount, V18=agefirstpreg,
regressiondata <- as.data.frame(cbind((data[,'race']),(data[,'mom_countsofbreastcancer']),(data[,'prstatus']),(data[,'erstatus']),(data[,'her2status']),(data[,'triplenegative']),(data[,'menopause']),(data[,'agemenopause']),(data[,'mentype']),(data[,'mensurg']),(data[,'bmi']),(data[,'eversmok']),(data[,'age']),(data[,'breastfeed']),(data[,'breastfeedmonths']),(data[,'pregnum']),(data[,'birthcount']),(data[,'agefirstpreg'])), stringsAsFactors=F)
dataAA=regressiondata[regressiondata$V1==2,] #AA
glm(V6 ~ V2+V7+V8+V10+V11+V12+V13+V14+V15+V16+V17+V18, family=binomial, data=dataAA)
我也尝试过 lm() 但仍然出现错误:
lm(formula=V6~V2+V7+V8+V10, data=dataAA)
错误:
Coefficients:
(Intercept) V2 V7 V8 V10 V11
1326.433 -17.262 NA -31.174 -34.108 0.525
V12 V13 V14 V15 V16 V17
2.281 11.060 NA 1.154 -50.258 NA
V18
-12.277
Degrees of Freedom: 12 Total (i.e. Null); 3 Residual
(1474 observations deleted due to missingness)
Null Deviance: 16.05
Residual Deviance: 3.49e-10 AIC: 20
Warning message:
glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
最佳答案
看起来 V17 是模型中其他变量的线性组合,因此 R 自动排除它。您的逻辑回归输出看起来没有任何问题。
(顺便说一句:我非常关心逻辑回归中发生的列表删除,看起来在删除 1474 个缺失数据的观察结果后,您还剩下 15 个观察结果......还是我错了?)
关于r - 逻辑回归 NA 误差,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16137211/
在 R Language Definition 中,对NA值进行了简要描述,其中一部分说 ... In particular, FALSE & NA is FALSE, TRUE | NA is TR
我对 R 还很陌生,目前遇到一个问题,数据如下所示: ID h1 h2 h3 h4 h5 h6 h7 h8
我有一个 csv包含国家名称及其 ISO 代码的文件。这是它的样子: "Name","Code" "Afghanistan","AF" "Albania","AL" "Algeria","DZ" "N
我想用 dplyr 解决以下问题。最好与窗口功能之一一起使用。我有一个包含房屋和购买价格的数据框。下面是一个例子: houseID year price 1 19
在data.frame(或data.table)中,我想用最接近的先前非NA值“向前填充”NA。一个使用向量(而不是 data.frame)的简单示例如下: > y yy [1] NA NA NA
这是一个示例数据框: > df = data.frame(rep(seq(0, 120, length.out=6), times = 2), c(sample(1:50, 4), + NA, NA,
我有一个包含条目的数据框;似乎这些值不被视为 NA,因为 is.na 返回 FALSE。我想将这些值转换为 NA 但找不到方法。 最佳答案 使用 dfr[dfr==""]=NA哪里dfr是你的数据框。
我有一个示例表,其中包含一些但不是全部 NA需要替换的值。 > dat id message index 1 1 1 2 1 foo 2 3 1
在 R 中,如果从 NA 中减去一个数字,它将返回 NA: > x NA - x [1] NA 但是如果你尝试从 NA 中减去一个日期,它会返回一个错误: > x NA - x Error in
这个问题在这里已经有了答案: Logical operators (AND, OR) with NA, TRUE and FALSE (2 个答案) 关闭 4 年前。 为什么在 R 中会这样? >
我有一个看起来像这样的数据框: SampleNo Lab1 Lab2 Lab3 lab4 lab5 lab6 lab7 lab8 lab9 lab10 1 59
我有一个按“id”分组的数据框和一个包含缺失值的变量“age”,NA。 在每个“id”中,我想替换“age”的缺失值,但只“填充”之前 第一个 非NA 值。 data % group_by(id) %
我有如下所示的数据框: df df id value v1 v2 v3 1 1 351 NA 1 0 2 2 585 0 1 1 3 3 321 NA 0 1 4
所以我有一个数据集,只需查看它,数据集中就有明显的 NA。 > dput(bmi.cig) structure(list(MSI.subset.BMI = structure(c(4L, 4L, 4
我有两个 30m x 30m 的光栅文件,我想从中采样点。在采样之前,我想从图像中移除模糊区域。我求助于 R 和 Hijman 的 Raster 包来完成这项任务。 使用 drawPoly(sp=TR
我有以下时间序列 > y y[c(1,2,5,9,10)] y [,1] 2011-09-04 NA 2011-09-05 NA 2011-09-06 3 201
这个问题在这里已经有了答案: Replace missing values (NA) with most recent non-NA by group (7 个回答) 5年前关闭。 我有一个 DF 个
我想向我的数据框中添加一个新变量 (N_notNAs),它定义了其他任何变量是否为 NA。 x y z N_notNAs 2 3 NA NA NA 1 3 NA 2
我有一个名为 SMOKE 的因子,级别为“Y”和“N”。缺失值被替换为 NA(从初始级别“NULL”开始)。然而,当我查看这个因素时,我得到这样的结果: head(SMOKE) # N N Y Y
假设我有以下 data.frame: t<-c(1,1,2,4,5,4) u<-c(1,3,4,5,4,2) v<-c(2,3,4,5,NA,2) w<-c(NA,3,4,5,2,3) x<-c(2,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!