R中的多元线性回归模型

Question

我正在尝试使用此数据创建多元线性回归模型：

    bweight   gestwks            hyp sex    

1    2974 38.5200004577637       0 female          
2    3270 NA                     0 male            
3    2620 38.150001525878899     0 female          
4    3751 39.799999237060497     0 male            
5    3200 38.889999389648402     1 male           
6    3673 40.970001220703097     0 female          

为了考虑字符串类型参数“male”和“female”，我将它们转换为整数 1 和 0，如下所示：

male = 1*(sex == "male")

因此，创建线性模型，其中婴儿体重是结果变量：

lm2 = lm(bweight ~ gestwks + hyp + male)

但是当我想查看模型的参数时，我得到了这个（这里不包括整个输出）：

Call:
lm(formula = bweight ~ gestwks + 
    hyp + male)

Coefficients:
                              (Intercept)  gestwks26.950000762939499  
                                  864.000                                   -236.000  
gestwks27.329999923706101    gestwks27.9899997711182  
                                    7.363                                    146.469  
gestwks28.040000915527301   gestwks30.5200004577637  
                                  184.469                                    760.469  
gestwks30.649999618530298  gestwks30.709999084472699  
                                  900.000                                   -141.531

我应该只得到一对参数。 我究竟做错了什么？

Answer 1

在进行任何分析之前，请务必仔细探索您的变量。 注意连续变量的范围和分布以及分类变量的频率。 导入数据后执行此操作。

在这种情况下， gestwks变量实际上不是数字。 如果您查看了str(my_data)的输出，其中my_data是数据框的名称，那么您就会看到该变量的潜在问题。 您可能需要修改命令以导入数据。 如果它是正确的，那么您需要使用适当的命令将变量转换为数字变量。 阅读的帮助页面警告as.numeric 。*

数据管理是分析的关键部分。

仔细查看gestwks以获取奇怪的值。 如果没有太多记录， table可以提供帮助，或者查看第一个和最后几个排序值。

* as.numeric (levels (f))[f]或as.numeric (as.character (f))是推荐的命令。

Answer 2

gestwks 是一个因素，您需要在回归之前将其转换为as.numeric 。