可变长度不同帮助，lm回归和权重，变量具有相同的行数答案

【问题标题】：Variable lengths differ help, lm regression and weights, variables have the same number of rows可变长度不同帮助，lm回归和权重，变量具有相同的行数
【发布时间】：2020-10-31 04:47:39
【问题描述】：

我正在尝试运行加权平方回归，在创建权重并尝试将其添加到回归函数后，我收到以下错误：

model.frame.default 中的错误（公式 = CO2_pc_cmice1 ~ GDP_pc_cmice1_C + :
可变长度不同（为 '(weights)' 找到）

lm 模型有 31 行，我创建的权重也是 31，我检查了其中是否有 NAs 和没有。有一些负数，但如果这是问题，我会感到惊讶。我已经使用na.action = na.omit 和na.action = na.exclude 运行了公式

我也在用 99 个样本进行回归运行，我遇到了同样的问题。

我的回归是

LinearCO2_lowerF <- (lm(CO2_pc_cmice1 ~ PolCiv_incPressFreedom_C + CorpInf_cmice1_C + 
                                        Gov_cmicepos1_C + LitGini_umice_C + 
                                        GDP_pc_cmice1_C + PopDensity_cmice1_C + 
                                        TradeOpen_cmice1_C + Urban_cmice1_C +
                                        poly(Oil_coal_umice_C,2), 
                                        data = mydata_completemice2, 
                                        subset = IncomeL == "L"))

创建的权重

wtsco2low <- 1/fitted( lm(abs(residuals(LinearCO2_lowerF))~fitted(LinearCO2_lowerF)) )^2

还有权重回归

LinearCO2_lowerFw <- lm(CO2_pc_cmice1 ~ GDP_pc_cmice1_C + PolCiv_incPressFreedom_C +
                                        CorpInf_cmice1_C + Gov_cmicepos1_C + 
                                        LitGini_umice_C + PopDensity_cmice1_C +
                                        TradeOpen_cmice1_C + Urban_cmice1_C + 
                                        poly(Oil_coal_umice_C,2), 
                                        data = mydata_completemice2, 
                                        subset = IncomeL == "L",
                                        weights = wtsco2low, 
                                        na.action = na.omit)

（也试过na.exlude）

有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： r linear-regression

【解决方案1】：

R 建模函数的 subset= 参数应用于所有参数。因此，看起来您的权重向量正在被子集化。因为它已经是正确的长度，所以你会得到一个错误。

考虑这个例子：数据框有 30 行，但要分析的子集中只有 20 行，而我只有 20 个权重。如果我使用 subset= 参数，权重会被子集化，并且会出现错误。

相反，您可以在将数据传递给lm() 之前对数据使用subset()，这样就可以了。

> d<-data.frame(y=rnorm(30),x=1:30)
> w<-rep(2,20)
> 
> lm(y~x,data=d, subset=x>10)

Call:
lm(formula = y ~ x, data = d, subset = x > 10)

Coefficients:
(Intercept)            x  
    -0.3161       0.0189  

> lm(y~x,data=d, subset=x>10, weights=w)
Error in model.frame.default(formula = y ~ x, data = d, subset = x > 10,  : 
  variable lengths differ (found for '(weights)')
> lm(y~x,data=subset(d, x>10),  weights=w)

Call:
lm(formula = y ~ x, data = subset(d, x > 10), weights = w)

Coefficients:
(Intercept)            x  
    -0.3161       0.0189  
```

【讨论】：