R이 NA를 lm () 계수로 반환하는 이유는 무엇입니까?

나는 피팅하고있다 lm()(Q4에게 기본을, Q1, Q2, Q3) 금융 분기 지표를 포함하는 데이터 세트에 모델. 사용 lm(Y~., data = data) 내가 얻을 NAQ3에 대한 계수, 하나 개의 변수가 있기 때문에 특이성의 제외 것을 경고한다.

Q4 열을 추가해야합니까?

r regression

— Fraijo
소스

회귀 계수로 NA는 문제의 변수가 다른 변수와 선형으로 관련되어 있음을 나타냅니다. 귀하의 경우 이는 일부 대해 입니다 . 이 경우 변수 중 하나를 삭제하지 않고 회귀에 대한 고유 한 솔루션이 없습니다. 추가하면 문제가 악화 될뿐입니다. $Q3 = a \times Q1 + b \times Q2 + c$ $a, b, c$ $Q4$

— 마틴 오 러리
소스

동의합니다 ... 더미 변수 정의에 문제가있는 것 같습니다.

— Dominic Comtois

(+1). NA는 일반적으로 계수를 추정 할 수 없음을 의미합니다. 이것은 앞에서 언급했듯이 정확한 공선 성으로 인해 발생할 수 있습니다. 그러나 관련 파라미터를 추정하기에 충분한 관측치가 없기 때문에 발생할 수도 있습니다 (예 :

). 예측 변수가 범주 형이고 교호 작용 항을 추가하는 경우 NA는 요인의 조합 수준에 대한 관측치가 없음을 의미 할 수도 있습니다.

p > n

$p > n$

— 매크로

p > n

$p > n$

Q3 = 1 iff Q1 = Q2 = 0이므로 변수는 선형 적으로 관련이 없습니다. 또한 stepAIC ()을 사용하고 모델에 세 변수를 모두 강제로 포함 시키면 문제가 발생하지 않습니다. 또한 변수에 대한 관측치의 약 3 배입니다. 가장 좋은 추측은 Q3와 다른 변수 사이에 공선 성이 있다는 것입니다. 이것은 stepAIC에 포함되지 않은 것입니다.

— Fraijo April