`contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) 中的错误:对比只能应用于具有 2 个或更多级别的因子
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【中文标题】`contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) 中的错误:对比只能应用于具有 2 个或更多级别的因子【英文标题】:Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels 【发布时间】:2014-06-18 08:01:05 【问题描述】:我有以下代码用于使用 optim() 找到 beta0 和 beta1 来最小化偏差总和,但我收到以下错误我不确定我做错了什么:
sum.abs.dev<-function(beta=c(beta0,beta1),a,b)
total<-0
n<-length(b)
for (i in 1:n)
total <- total + (b[i]-beta[1]-beta[2]*a[i])
return(total)
tlad <- function(y = "farm", x = "land", data="FarmLandArea.csv")
dat <- read.csv(data)
#fit<-lm(dat$farm~dat$land)
fit<-lm(y~x,data=dat)
beta.out=optim(fit$coefficients,sum.abs.dev)
return(beta.out)
这是收到的错误和警告:
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels In addition: Warning message:
In model.response(mf, "numeric") : NAs introduced by coercion
【问题讨论】:
删除tlad
中的默认参数,然后在调用函数时指定不带引号的变量。您还可以在 lm
调用中指定 dat
而不是 data
。
你的意思是把它改成tlad <- function(y = farm, x = land, data="FarmLandArea.csv") dat <- read.csv(data) #fit<-lm(dat$farm~dat$land) fit<-lm(y~x,data=dat) beta.out=optim(fit$coefficients,sum.abs.dev) return(beta.out)
?
我收到这个了吗? > tlad(farm,land,data="FarmLandArea.csv") Show Traceback Rerun with Debug Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'farm' not found
查看我编辑的评论。
如果这是作业,请将其标记为...
【参考方案1】:
这里有几个问题:
-
您将变量指定为字符串,因此 R 将这一行 (
fit<-lm(y~x,data=dat)
) 解释为 fit<-lm("farm"~"land",data=dat)
。
由于范围问题,在函数中不指定默认变量会更容易。
我会考虑以下内容:
tlad <- function(y, x)
fit <- lm(y~x)
beta.out <- optim(fit$coefficients, sum.abs.dev)
return(beta.out)
dat <- read.csv("FarmLandArea.csv")
tlad(dat$farm, dat$land)
【讨论】:
以上是关于`contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) 中的错误:对比只能应用于具有 2 个或更多级别的因子的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
使用 lm 构建回归模型时出错(`对比<-`中的错误(`*tmp*`...对比只能应用于具有2个或更多级别的因素)[重复]