r - 我在下面向您展示的代码有什么问题？
问题描述
lm(公式 = FinalData$lnm4 ~ FinalData$p + FinalData$y + FinalData$r)
在我运行这段代码之后，根据我正在寻找的内容，它出现了很多没有任何意义的数据：
Call:
lm(formula = FinalData$lnm4 ~ FinalData$p + FinalData$y + FinalData$r)
Coefficients:
(Intercept) FinalData$p10,63306356
9.54087 0.01583
FinalData$p10,74021125 FinalData$p10,82104129
0.03349 0.07474
FinalData$p10,88798243 FinalData$p101,4196822
0.05820 3.51273
FinalData$p101,8076396 FinalData$p103,9240236
3.53359 3.55015
FinalData$p106,3340741 FinalData$p107,1237128
3.56641 3.57840
FinalData$p108,5576766 FinalData$p109,2171368
3.58833 3.59775
FinalData$p11,03386738 FinalData$p11,22370173
0.09703 0.11883
FinalData$p11,30381608 FinalData$p11,45076911
0.13296 0.14763
FinalData$p11,59193264 FinalData$p11,77034236
0.17116 0.19373
FinalData$p11,84456091 FinalData$p11,96213754
0.22370 0.25253
FinalData$p111,3493751 FinalData$p111,8503613
3.60937 3.61799
FinalData$p112,0753737 FinalData$p113,4781937
3.61543 3.62125
FinalData$p114,1562937 FinalData$p115,3685705
3.63077 3.64434
FinalData$p116,001612 FinalData$p116,188103
3.66441 3.67661
FinalData$p116,619443 FinalData$p117,2340485
3.68500 3.69480
FinalData$p117,76564 FinalData$p118,5900441
3.70466 3.72675
FinalData$p119,5954106 FinalData$p12,12830659
3.75017 0.26269
FinalData$p12,28386213 FinalData$p12,35190983
0.27750 0.31064
FinalData$p12,38677967 FinalData$p12,5634439
0.28693 0.34135
FinalData$p12,60988329 FinalData$p12,66483924
0.37633 0.40630
FinalData$p12,72853202 FinalData$p120,0301884
0.42785 3.77398
FinalData$p120,6344784 FinalData$p13,00411523
3.79992 0.45438
FinalData$p13,18019519 FinalData$p13,37827786
0.46748 0.48700
FinalData$p13,57138641 FinalData$p13,67435091
0.50251 0.50395
FinalData$p13,83951481 FinalData$p14,06117887
0.51898 0.53531
FinalData$p14,33931047 FinalData$p14,60445552
0.55138 0.58620
FinalData$p14,94564909 FinalData$p15,29607309
0.62017 0.64942
FinalData$p15,67514476 FinalData$p15,99577224
0.68670 0.71574
FinalData$p16,33656771 FinalData$p16,72544192
0.75253 0.80010
FinalData$p16,99079382 FinalData$p17,30769231
0.86388 0.92109
FinalData$p17,59319322 FinalData$p18,12999704
0.96217 1.00857
FinalData$p18,28394266 FinalData$p18,36321107
1.10855 1.05732
FinalData$p18,73021615 FinalData$p19,56022284
1.16586 1.20729
FinalData$p19,80146345 FinalData$p20,93995258
1.23423 1.25329
FinalData$p21,93354453 FinalData$p23,38140597
1.26995 1.31179
FinalData$p25,10865109 FinalData$p26,95260624
1.34382 1.37411
FinalData$p28,12539015 FinalData$p29,27990744
1.40635 1.42635
FinalData$p30,17969279 FinalData$p30,98161694
1.45513 1.48532
FinalData$p31,79269449 FinalData$p33,0058066
1.51955 1.53414
FinalData$p34,22296028 FinalData$p35,54947669
1.55194 1.58845
FinalData$p36,36283195 FinalData$p37,30347092
1.62399 1.67195
FinalData$p38,48828027 FinalData$p39,70179116
1.72242 1.74746
FinalData$p40,38833851 FinalData$p41,47428185
1.77752 1.81060
FinalData$p42,6869704 FinalData$p44,02833641
1.84460 1.87811
FinalData$p47,28080014 FinalData$p49,13862087
1.91318 1.94509
FinalData$p51,33571739 FinalData$p53,84491999
1.97684 2.01949
FinalData$p55,91629701 FinalData$p57,95885011
2.05845 2.10439
FinalData$p59,18339846 FinalData$p60,39422725
2.13550 2.17628
FinalData$p61,35053919 FinalData$p62,97634441
2.21202 2.29296
FinalData$p64,02985499 FinalData$p64,96213725
2.31738 2.34514
FinalData$p66,05916559 FinalData$p67,39400506
2.37719 2.40944
FinalData$p68,04166209 FinalData$p68,25637466
2.44860 2.47585
FinalData$p69,48459576 FinalData$p70,40403317
2.50269 2.53387
FinalData$p70,67216992 FinalData$p71,96749183
2.55871 2.59396
FinalData$p72,5477276 FinalData$p73,72406082
2.62498 2.66099
FinalData$p74,59019946 FinalData$p75,89605735
2.69005 2.71746
FinalData$p76,85387132 FinalData$p77,99397397
2.75105 2.78363
FinalData$p78,15302901 FinalData$p78,47218214
2.82719 2.86521
FinalData$p78,9176321 FinalData$p79,78899495
2.88050 2.91719
FinalData$p81,02107616 FinalData$p82,21249408
2.96313 2.99994
FinalData$p83,36302378 FinalData$p84,34062775
3.03710 3.08175
FinalData$p85,20254512 FinalData$p86,73537558
3.12125 3.15897
FinalData$p88,48737755 FinalData$p90,50318663
3.20909 3.24438
FinalData$p91,8150715 FinalData$p92,72800146
3.28486 3.33032
FinalData$p94,70553978 FinalData$p96,70318486
3.37416 3.41796
FinalData$p98,01288082 FinalData$p98,79589178
3.45565 3.48924
FinalData$y FinalData$r10,21
NA NA
FinalData$r10,23 FinalData$r10,48
NA NA
FinalData$r10,64 FinalData$r10,65
NA NA
FinalData$r10,74 FinalData$r10,75
NA NA
FinalData$r10,94 FinalData$r10,98
NA NA
FinalData$r10,99 FinalData$r11,01
NA NA
FinalData$r11,17 FinalData$r11,24
NA NA
FinalData$r11,44 FinalData$r11,46
NA NA
FinalData$r11,53 FinalData$r11,56
NA NA
FinalData$r11,88 FinalData$r11,97
NA NA
FinalData$r11,98 FinalData$r12,23
NA NA
FinalData$r12,35 FinalData$r12,36
NA NA
FinalData$r12,39 FinalData$r12,42
NA NA
FinalData$r12,47 FinalData$r12,51
NA NA
FinalData$r13,02 FinalData$r13,06
NA NA
FinalData$r13,33 FinalData$r13,36
NA NA
FinalData$r13,61 FinalData$r13,62
NA NA
FinalData$r13,94 FinalData$r14,23
NA NA
FinalData$r14,32 FinalData$r14,33
NA NA
FinalData$r14,48 FinalData$r14,59
NA NA
FinalData$r14,78 FinalData$r15,12
NA NA
FinalData$r15,68 FinalData$r15,84
NA NA
FinalData$r16,28 FinalData$r3,67
NA NA
FinalData$r3,7 FinalData$r3,72
NA NA
FinalData$r3,76 FinalData$r4,3
NA NA
FinalData$r4,31 FinalData$r4,41
NA NA
FinalData$r4,46 FinalData$r4,65
NA NA
FinalData$r4,75 FinalData$r4,89
NA NA
FinalData$r4,92 FinalData$r4,93
NA NA
FinalData$r5,19 FinalData$r5,28
NA NA
FinalData$r5,3 FinalData$r5,39
NA NA
FinalData$r5,47 FinalData$r5,48
NA NA
FinalData$r5,49 FinalData$r5,5
NA NA
FinalData$r5,52 FinalData$r5,54
NA NA
FinalData$r5,59 FinalData$r5,6
NA NA
FinalData$r5,64 FinalData$r5,73
NA NA
FinalData$r5,92 FinalData$r6
NA NA
FinalData$r6,11 FinalData$r6,22
NA NA
FinalData$r6,29 FinalData$r6,33
NA NA
FinalData$r6,53 FinalData$r6,54
NA NA
FinalData$r6,55 FinalData$r6,58
NA NA
FinalData$r6,62 FinalData$r6,63
NA NA
FinalData$r6,75 FinalData$r6,78
NA NA
FinalData$r6,81 FinalData$r6,82
NA NA
FinalData$r6,85 FinalData$r6,96
NA NA
FinalData$r7,11 FinalData$r7,18
NA NA
FinalData$r7,24 FinalData$r7,46
NA NA
FinalData$r7,48 FinalData$r7,65
NA NA
FinalData$r7,78 FinalData$r7,81
NA NA
FinalData$r7,88 FinalData$r7,94
NA NA
FinalData$r8,1 FinalData$r8,21
NA NA
FinalData$r8,23 FinalData$r8,31
NA NA
FinalData$r8,38 FinalData$r8,42
NA NA
FinalData$r8,76 FinalData$r8,84
NA NA
FinalData$r8,86 FinalData$r8,97
NA NA
FinalData$r9,12 FinalData$r9,17
NA NA
FinalData$r9,27 FinalData$r9,29
NA NA
FinalData$r9,3 FinalData$r9,32
NA NA
FinalData$r9,35 FinalData$r9,37
NA NA
FinalData$r9,46 FinalData$r9,48
NA NA
FinalData$r9,68 FinalData$r9,69
NA NA
FinalData$r9,7 FinalData$r9,71
NA NA
FinalData$r9,72 FinalData$r9,77
NA NA
FinalData$r9,98
NA
> lm(formula = FinalData$lnm4 ~ FinalData$p + FinalData$y + FinalData$r)
Call:
lm(formula = FinalData$lnm4 ~ FinalData$p + FinalData$y + FinalData$r)
Coefficients:
(Intercept)
9.54087
FinalData$p10,63306356
0.01583
FinalData$p10,74021125
0.03349
FinalData$p10,82104129
0.07474
FinalData$p10,88798243
0.05820
FinalData$p101,4196822
3.51273
FinalData$p101,8076396
3.53359
FinalData$p103,9240236
3.55015
FinalData$p106,3340741
3.56641
FinalData$p107,1237128
3.57840
FinalData$p108,5576766
3.58833
FinalData$p109,2171368
3.59775
FinalData$p11,03386738
0.09703
FinalData$p11,22370173
0.11883
FinalData$p11,30381608
0.13296
FinalData$p11,45076911
0.14763
FinalData$p11,59193264
0.17116
FinalData$p11,77034236
0.19373
FinalData$p11,84456091
0.22370
FinalData$p11,96213754
0.25253
FinalData$p111,3493751
3.60937
FinalData$p111,8503613
3.61799
FinalData$p112,0753737
3.61543
FinalData$p113,4781937
3.62125
FinalData$p114,1562937
3.63077
FinalData$p115,3685705
3.64434
FinalData$p116,001612
3.66441
FinalData$p116,188103
3.67661
FinalData$p116,619443
3.68500
FinalData$p117,2340485
3.69480
FinalData$p117,76564
3.70466
FinalData$p118,5900441
3.72675
FinalData$p119,5954106
3.75017
FinalData$p12,12830659
0.26269
FinalData$p12,28386213
0.27750
FinalData$p12,35190983
0.31064
FinalData$p12,38677967
0.28693
FinalData$p12,5634439
0.34135
FinalData$p12,60988329
0.37633
FinalData$p12,66483924
0.40630
FinalData$p12,72853202
0.42785
FinalData$p120,0301884
3.77398
FinalData$p120,6344784
3.79992
FinalData$p13,00411523
0.45438
FinalData$p13,18019519
0.46748
FinalData$p13,37827786
0.48700
FinalData$p13,57138641
0.50251
FinalData$p13,67435091
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FinalData$p13,83951481
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FinalData$p14,06117887
0.53531
FinalData$p14,33931047
0.55138
FinalData$p14,60445552
0.58620
FinalData$p14,94564909
0.62017
FinalData$p15,29607309
0.64942
FinalData$p15,67514476
0.68670
FinalData$p15,99577224
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FinalData$p16,33656771
0.75253
FinalData$p16,72544192
0.80010
FinalData$p16,99079382
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FinalData$p17,30769231
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FinalData$p18,36321107
1.05732
FinalData$p18,73021615
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FinalData$p35,54947669
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FinalData$p38,48828027
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FinalData$p39,70179116
1.74746
FinalData$p40,38833851
1.77752
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FinalData$p61,35053919
2.21202
FinalData$p62,97634441
2.29296
FinalData$p64,02985499
2.31738
FinalData$p64,96213725
2.34514
FinalData$p66,05916559
2.37719
FinalData$p67,39400506
2.40944
FinalData$p68,04166209
2.44860
FinalData$p68,25637466
2.47585
FinalData$p69,48459576
2.50269
FinalData$p70,40403317
2.53387
FinalData$p70,67216992
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FinalData$p71,96749183
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FinalData$p73,72406082
2.66099
FinalData$p74,59019946
2.69005
FinalData$p75,89605735
2.71746
FinalData$p76,85387132
2.75105
FinalData$p77,99397397
2.78363
FinalData$p78,15302901
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3.03710
FinalData$p84,34062775
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FinalData$r9,98
NA
解决方案
抱歉，我没有足够的声誉来添加评论，但这似乎是您的数据采用因子格式的结果。如果您测试您的预测变量结构（例如str(FinalData)），它可能会说它是一个具有大量级别的因子。对于作为因子的每个变量，您可以通过以下方式快速转换为数值类型：
FinalData$R <- as.numeric(levels(FinalData$R))[FinalData$R]
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