如何执行线性回归而没有错误？

Question

我正在尝试进行OLS回归，但不断收到错误消息，指出找不到某个变量。 我是R的新手。

除最后一行外，所有代码均有效。

load("psub.Rdata")

VarsForOLS.tbl <- psub %>%
  mutate(personalIncome = PINCP, groupingID = ORIGRANDGROUP, age = AGEP, sex = SEX, workingclass = COW, educationalLevel = SCHL) %>%
select(personalIncome, groupingID, age, sex, workingclass, educationalLevel)

trainingIncome.data <- subset(VarsForOLS.tbl, groupingID >=500)
testingIncome.data <- subset(VarsForOLS.tbl, groupingID < 500)

y <- "log(personalIncome, base=10)"
explanatoryVariables <- c("age", "sex", "workingclass", "educationLevel")

olsModel <- paste(y, paste(explanatoryVariables, collapse = "+"), sep = "-")

trainingIncome.ols <- lm(olsModel, data = trainingIncome.data)

我希望能够运行线性回归，但错误提示：

Error in eval(parse(text = x, keep.source = FALSE)[[1L]]) : 
  object 'personalIncome' not found

Answer 1

为了获得最佳帮助，您应该发布一个可复制的示例 。

您正在使用-生成公式，该公式应为~ 。 更好的是，@ benbolker建议使用此方便的功能

olsModel <- reformulate(explanatoryVariables, response="y")

它将自动解析字符向量并添加y变量作为响应，因此您不必担心波浪号和粘贴等问题。

通常，如果您对这些事情不满意，我建议您在不进行所有参数化的情况下尝试模型（只需将其键入！），然后看看它是否首先运行。 另外，尝试使用print(olsModel)查看最终粘贴在一起的内容。