使用glm預測0到1之間的連續變量family = binomial（link ='logit'）會產生錯誤

Question

我正在嘗試使用glm使用以下代碼來估計0到1之間的連續變量的邏輯回歸，但是卻出現了錯誤：

> glm(y ~ x, data=test_data, family=binomial(link = 'logit'))
Error in eval(family$initialize) : y values must be 0 <= y <= 1

但是，當我對test_data進行匯總時，df的y值完全在0到1之間...

> summary(test_data)
       y                  x         
 Min.   :0.000000   Min.   :0.0000  
 1st Qu.:0.001510   1st Qu.:0.0000  
 Median :0.003664   Median :1.0000  
 Mean   :0.025847   Mean   :0.5386  
 3rd Qu.:0.009054   3rd Qu.:1.0000  
 Max.   :1.000000   Max.   :1.0000

誰能幫助我了解這里的問題？ 如果我檢查變量的類型，它們都是數字：

> class(test_data$y)
[1] "numeric"
> class(test_data$x)
[1] "numeric"

Answer 1

建議您嘗試：

which(as.numeric(test_data$x) < 0 | as.numeric(test_data$x) > 1)
which(as.numeric(test_data$y) < 0 | as.numeric(test_data$y) > 1)

Answer 2

我在這里發現了問題-深入研究數據后，只有少量行具有非常小的y負值（可能由於舍入誤差），例如：

> test_data[276,]
# A tibble: 1 x 2
          y     x
      <dbl> <dbl>
1 -1.47e-17     0

但是，這些超出范圍的值不會在摘要中顯示。