r - 回归中的系数太多

Question

我有一个包含大约 800 个点的数据框。该表大致如下所示：

V4	V92
.5	.02
.25	.12
.5	1.02
.45	-.02
.5	.32
1.5	.42

这持续了大约 850 行。

我使用以下代码对此进行了线性回归：

lmMRE <- lm(data.frame$V92~data.frame$V4)

出于某种原因，当我运行这段代码时，我的回归有 157 个系数。

为什么会这样？我该如何改变这个，所以我只有 1 个？

谢谢！

标签： rlinear-regression

Answer 1

您的输入数据显然有问题。模拟您的数据会给出预期的一个系数。检查您的依赖数据和独立数据是否都是数字的。

请参阅下面的代码。

library(tidyverse)

#create fake data
my_data <- data.frame("V4" = 1:800 + rnorm(800, 0, 2),
                      "V92" = seq(from = 1, to = 100, length.out = 800) ) 

#run regression
lmMRE <- lm(my_data$V92~my_data$V4)

#one coefficient
lmMRE

my_data %>%
  ggplot(aes(x = V4, y = V92)) +
  geom_point()+
  geom_smooth(method=lm) +
  labs(title = "Sample regression",
       subtitle = paste0("Number of coefficients: ",
                         length(lmMRE$coefficients) - 1))

样本回归