R：模拟数据的 GLM 函数错误答案

【问题标题】：R: GLM function error with simulated dataR：模拟数据的 GLM 函数错误
【发布时间】：2023-03-27 07:29:02
【问题描述】：

我有两个模拟数据向量如下：

x = rnorm(1000, mean  = 0, sd = 1)

eps = rnorm(1000, mean = 0, sd = sqrt(0.25))

我正在尝试使用引导库的 glm 和 cv.glm 函数来拟合线性回归模型和多元线性回归模型，并使用留一交叉验证或 k 折交叉验证。我正在使用的错误代码如下：

> glm.fit=glm(y~x)
> cv.err=cv.glm(x, glm.fit)
Error in if ((K > n) || (K <= 1)) stop("'K' outside allowable range") : 
  missing value where TRUE/FALSE needed

我确实使用is.na(x) 进行了检查，并确认不存在空值。谁能为此提出解决方案或指出我做错了什么？

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： r linear-regression cross-validation polynomial-math leave-one-out

【解决方案1】：

对于glm()，您可以从环境中获取x 和y，但对于cv.glm，它无法访问这些对象，因为它在另一个环境下运行。也许检查这个post 或this book chapter

如果我运行你的代码，我会得到同样的错误：

library(boot)
set.seed(111)
x = rnorm(1000, mean  = 0, sd = 1)
y = rnorm(1000, mean = 0, sd = sqrt(0.25))
glm.fit=glm(y~x)
cv.err=cv.glm(x, glm.fit)
Error in if ((K > n) || (K <= 1)) stop("'K' outside allowable range") : 
  missing value where TRUE/FALSE needed

如果我将它们放入 data.frame 中，它将起作用：

da = data.frame(x=x,y=y)
glm.fit=glm(y~x)
cv.err=cv.glm(da, glm.fit,K=5)
cv.err$delta
[1] 0.2428287 0.2426424

【讨论】：