Wie kann man diesem Fehler entgegenwirken, wenn Sie bei einem GLM den Fehler "Wegen Singularitäten nicht definiert" in der anova-Ausgabe erhalten?
Einige haben vermutet, dass es an der Kollinearität zwischen den Kovariaten liegt oder dass eine der Ebenen im Datensatz nicht vorhanden ist (siehe: Interpretation "wegen Singularitäten nicht definiert" in lm ).
Wenn ich sehen wollte , die „besondere Behandlung“ das Modell fahren und ich habe 4 Stufen der Behandlung: Treat 1
, Treat 2
, Treat 3
& Treat 4
, die in meiner Tabelle aufgezeichnet werden als: wenn Treat 1
1 der Rest ist gleich Null ist, wenn Treat 2
1 der Rest ist gleich Null sind, usw., was müsste ich tun?
r
generalized-linear-model
regression-coefficients
Platypezid
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Antworten:
Wahrscheinlich erhalten Sie diesen Fehler, weil zwei oder mehr Ihrer unabhängigen Variablen perfekt kollinear sind (z. B. falsche Codierung von Dummy-Variablen, um identische Kopien zu erstellen).
Verwenden Sie cor () für Ihre Daten oder alias () für Ihr Modell zur genaueren Betrachtung.
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Der Fehler "Wegen Singularitäten nicht definiert" tritt aufgrund einer starken Korrelation zwischen Ihren unabhängigen Variablen auf. Dies kann durch n-1 Dummy-Variablen vermieden werden. In Ihrem Fall sollten Sie für die Behandlungsvariable 3 binäre Dummy-Variablen (Treat1, Treat2, Treat3) verwenden.
Bei der R-Programmierung führt die lineare Regressionsfunktion in lm () zu "NA" als Koeffizient für stark korrelierte Variablen.
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