r - 如何从2个数据集中找到回归模型分析？

Question

setwd("C:/Users/sevvalayse.yurtekin/Desktop/hw3")
data = read.table('DSE501_fall2020_HW3.csv', header= T, sep=',')
attach
data
getOption("max.print")

rs<-rowSums(data[,2:76], na.rm = TRUE)
data<-cbind(data,rs)
data

p1<-ggplot()+
  geom_line(aes(y = rs, x=year), data=data)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(2004,2019,2))
p1

model = lm(rs ~ year )
model
summary(model)
residuals(model)
predict(model)
#model.fit = lm(year~rs)
#summary(model.fit)

new.year<-data.frame(
  year = c(2021,2022,2023)
)
predict(model, newdata = new.year, interval = 'confidence')

data2 = read.table('TUIK_nufus_2019.csv', header = T, sep=",")
data2


total = data2$Total
mydata<-data[-c(1,2,3),]


model2 = lm(mydata~total)
model2

您好，我在model.frame.default(formula = mydata〜total，drop.unused.levels = TRUE)中遇到错误:变量'mydata'的类型(列表)无效。
我该如何解决？我想从2个数据进行回归分析。

Answer 1

导致该问题的行是model2 = lm(mydata~total)。 mydata不是 vector ，这是您的因变量应该在lm函数中使用的 vector 。设置mydata时，不提供列名:mydata<-data[-c(1,2,3), <enter column name of dependent variable>]否则，您可以使用以下语法来拟合模型(前提是您的因变量和自变量位于同一数据框中)。在这里，我只是使用y作为伪造的变量名:lm(y ~ total, data = mydata)