如何修复R中glm变量中奇异点

我有一个问题，我的一个（虚拟）变量添加到我的泊松模型。主要的问题是，当我运行我的模型时，只有这个虚拟变量作为解释变量（它由六个虚拟变量组成），没有截距，它工作得很好。但是当我试图将它添加到具有更多解释变量的现有模型之上时，由于共线性误差，它不会计算最终变量。这让我很困惑，因为当模型中只有假人时，它正常工作。
我已经尝试过改变解释变量的顺序，但是一旦我将“位置”添加到任何设置中，它就不再计算最终变量了。
由于最后一个变量与我的结果相关，即使它与另一个变量直接共线，我也不知道该怎么做
提前感谢您的帮助！
只有变量位置的模型（R自动将其变为虚拟模型）：

model = glm(formula = taeni_number ~ 0 + location,
                         data=data, family=quasipoisson(link="log"))

首先使用其他解释变量的模型：

model = glm(formula = taeni_number ~ 0 + grass + gravel + multi + location,
                         data=data, family=quasipoisson(link="log"))

使用的数据集为：

structure(list(grass = c(0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 0L), gravel = c(1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L), multi = c(0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L), taeni_number = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 2L, 0L, 0L, 
2L, 0L, 1L, 3L, 0L, 0L, 0L, 1L, 8L, 34L, 5L, 11L, 19L, 7L, 0L, 
1L, 2L, 0L, 1L, 0L, 14L, 19L, 10L, 15L, 8L, 3L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 3L, 1L, 1L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 4L, 9L, 
5L, 8L, 8L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 6L, 15L, 2L, 2L, 9L, 
3L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 1L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 
6L, 1L, 1L, 4L, 1L), location = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L), levels = c("0", "1", "2", "3", "4", 
"5"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-108L))

问题是grass，gravel和multi也是完全共线的。在任何一行中，这些值中只有一个值为1。由于已经去掉了截距，因此可以估计grass、gravel和multi的所有系数，但是由于位置虚拟对象也是完全共线的，因此其中一个被丢弃。如果更改变量的顺序，将位置放在第一位，您将看到共线变量的最后一个系数（例如，在本例中为multi）被删除。

glm(formula = taeni_number ~ 0 + location + gravel + grass + multi ,
+             data=d, family=quasipoisson(link="log"))

# Call:  glm(formula = taeni_number ~ 0 + location + gravel + grass + 
#     multi, family = quasipoisson(link = "log"), data = d)
# 
# Coefficients:
# location0  location1  location2  location3  location4  location5     gravel      grass      multi  
#   -2.4634    -1.0771    -1.9526     1.2583    -1.0771     1.2255     0.5193     1.1605         NA  
# 
# Degrees of Freedom: 108 Total (i.e. Null);  100 Residual
# Null Deviance:        850.9 
# Residual Deviance: 236.5  AIC: NA

如何修复R中glm变量中奇异点

1条答案

相关问题

热门标签

最新问答