具有多个条件的 R 条件回归答案

【问题标题】：R Conditional Regression with Multiple Conditions具有多个条件的 R 条件回归
【发布时间】：2017-02-28 03:38:49
【问题描述】：

我正在尝试基于两个条件在 R 中运行回归。我的数据具有年份和另一个分类的二进制变量。我可以在仅使用 1 个条件时让回归正常运行：

# now time for the millions of OLS
# format: OLSABCD where ABCD are binary for the values of MSA/UA and years
# A = 1 if MSA, 0 if UA
# B = 1 if 2010
# C = 1 if 2000
# D = 1 if 1990

OLS1000<-summary(lm(lnrank ~ lnpop, data = subset(df, msa==1)))
OLS1000

但是我不知道如何让 MSA/UA 分类也与年份变量一起使用。我试过了：

OLS1100<-summary(lm(lnrank ~ lnpop, data = subset(df, msa==1, df$2010==1)))
OLS1100

但它返回错误：

错误：“OLS1100 数据 = 子集（df，msa==1，df$2010"

如何让程序同时利用这两种条件运行？

再次感谢您！

【问题讨论】：

标签： r regression linear-regression

【解决方案1】：

问题是：

df$2010

如果您的数据确实有一个名为 2010 的列，那么您需要在它周围加上反引号：

df$`2010`

并且在您的子集中，不要指定 df 两次：

subset(df, msa == 1, `2010` == 1)

一般来说，列名最好不以数字开头。最好不要将数据帧命名为df，因为这是一个函数名。

【讨论】：

谢谢！此外，当我将一些变量更改为对数形式时，我意识到我创建了一个新矩阵，并且本质上是从两个不同的矩阵调用。

【解决方案2】：

@neilfws 指出了“数字作为列名的问题”，但实际上您的代码中还有另一个问题。

subset() 的第三个参数实际上是为select = 保留的，它允许您选择要包含（或排除）的列。所以正确的语法应该是：

subset(df, msa == 1 & `2010` == 1)

而不是

subset(df, msa == 1, `2010` == 1)

第二个代码不会给你一个错误，但它也不会给你正确的条件。

【讨论】：