R lineare regression Problem : lm.fit(x, y, offset = offset in der Einzahl.ok = singular.ok, ...)

Ich versuche eine regression mit R.
Ich habe den folgenden code mit kein problem in dem Import der CSV-Datei

    dat <- read.csv('http://pastebin.com/raw.php?i=EWsLjKNN',sep=";")
dat # OK Works fine
Regdata <- lm(Y~.,na.action=na.omit, data=dat)
summary(Regdata)

Jedoch, wenn ich versuche eine regression, es funktioniert nicht. Ich bekomme eine Fehlermeldung:

Erreur dans lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
  aucun cas ne contient autre chose que des valeurs manquantes (NA)

Alle meine CSV-Datei sind zahlen, und wenn eine "Zelle" leer ist, habe ich die "NA" - Wert. Einige Spalte, die nicht leer sind) und einige andere Zeile, die manchmal leer mit der NA-Wert...

So, ich verstehe nicht, warum bekomme ich eine Fehlermeldung auch mit :

na.action=na.omit

PS:die Daten der CSV sind erhältlich bei:
http://pastebin.com/EWsLjKNN

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vielen Dank, das vorgeschlagene Buch ist genau das, was ich brauchte 😉

InformationsquelleAutor S12000 | 2012-12-19

  1. 6

    Erhalten Sie diese Fehlermeldung, da Sie alle Ihre Daten-frame Zeilen enthalten al mindestens einem fehlenden Wert. Es kann überprüft werden, beispielsweise mit diesem code:

     apply(data,1,function(x) sum(is.na(x)))
 [1] 128 126  82  78  73  65  58  34  31  30  28  30  20  21  12  20  17  16  12  42  50 128

    So, wenn Sie Sie ausführen regression Witz lm() und na.action=na.omit alle Zeilen des data Frames werden entfernt, und es sind keine Daten zu fit regression.

    Aber das ist nicht das Hauptproblem. Wenn Ihre zur Verfügung gestellten Daten enthält alle Informationen, die Sie haben, dann sind Sie versucht, gelten die regression mit 165 unabhängigen Variablen (X-Variablen) aus, während nur 22 Beobachtungen. Anzahl der unabhängigen Variablen kleiner sein als die Anzahl der Beobachtungen.

    Meine Gedanken genau.
    Hallo, danke für die Antworten, wenn ich verstehen, ich muss zwei Bedingungen. Zunächst ist zu haben mehr Zeilen als Spalten. Zweite ist zu erhalten, keine fehlenden Wert. Wenn es einen einzelnen fehlenden Wert das Modell ist nicht gut. Ist es das, was du meinst ?
    Sie können einige fehlende Werte und deren Anzahl wird abhängig von der Anzahl der Beobachtungen, die Sie haben. Aber Sie haben zu prüfen, die Anzahl der vollständigen Beobachtungen (Zeilen, die mit keine fehlenden Werte) größer ist als die Anzahl der unabhängigen Variablen (Spalten)
    Können Sie erklären, was apply(data,1,function(x) sum(is.na(x))) tut bitte? Ich habe keine NA in meinem Daten-frame, aber " apply(data,1,function(x) sum(is.na(x)))` gab mir 6 6 ... 6
    es berechnet die Anzahl der fehlenden Werte. Sollte es fehlen einige Werte, wenn Sie bekommen 6

    InformationsquelleAutor Didzis Elferts

  2. -2

    Ich glaube, ich kann hinzufügen, ein wenig Klarheit, da ich persönlich erlebt, und das ist, warum ich hier bin-außer mein Problem war mit der gls (genearlized least-squares-Modell) vs. standard-linaer-Modell. Manche mögen Logik "könnte" bewerben Sie sich hier-oder in einer situation wie.

    Ich nicht widerlegen alles, was jemand gesagt hat, so weit. Möglicherweise gibt es einige Verwirrung mit dem, was die Menschen sehen als eine Beobachtung, und die Art und Weise R percieves diese Dinge.

    Sagen, Sie haben 160+ unabhängige Variablen. Sagen, Sie haben einen einzelnen Quelle, in der alle Ihre Daten kommt. Importieren Sie aus einer Datei, Datenbank, etc. Angenommen, Sie haben eine gleiche Menge von response-Variablen oder etwas erfüllt, dass R für Ihre Zwecke der Regressionsanalyse.

    R wird Ihnen sagen, dass Sie noch 2 Beobachtungen. Nun, wenn Sie haben, wie Daten, die in der gleichen genauen Art und Weise, aus einer anderen Quelle, Sie haben 3 Beobachtungen wenn man sich in RStudio zu Ihrer Umwelt zu stellen.

    Der Grund, warum ich erwähne dies ist, weil der Begriff "Beobachtung" im mathematischen Sinne (als es hier) ist das völlig in Ordnung. In den AGB ' R, Sie auf eine Beobachtung, die sich in mehr als einer Hinsicht.

    DAS war ein großer Beitrag zu einem problem, das ich hatte, wie die Art-und Sie sagte mir, ich hatte Werte fehlen, na.dies auslassen, na.Aktion,, etc. Als ich sah auf die OrchardSpray demo, und ich überprüfte meine eigenen Methoden, habe ich es herausgefunden.

    Der Punkt ist, dass, wie wir sehen, eine "Beobachtung" in wissen ist eine Sache. R hat einen anderen Begriff dafür, und die Art und Weise es spuckt Fehlermeldungen kann die Ursache für zusätzliche Verwirrung.

    Sehen, was ich meine?

    InformationsquelleAutor A Noob at R

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