Rを使用する予測線形モデル

Rを使用して線形回帰を実装するときに、いくつかの問題に直面しています。まず、Rにパラメータを考慮する方法を知りたいと思います（たとえば、男性は1、女性は0）、それは自動的に要因として認識されないと仮定しています。Rを使用する予測線形モデル

逆に、Rがいくつかのパラメータを要因とみなし、実際にはそうではないと仮定すると、これらのパラメータを要因とみなしてはならないとRにどのように伝えることができますか？

2016-08-23 Jeremy Parfrance

問題1を使用することをproventするread.table()を言います。問題2：データのインポートを修正してください。これらの値が数値でなければならないが、要因である場合、データのインポートは問題が発生する場所です。 – Roland

要因として読み取られた数値については、なぜこれが起こっているのかを把握し、データセットの読み込み中に修正するのが最善の方法です。それ以外の場合、 'as.numeric'を直接使用しないよう注意してください。 [この回答]（http://stackoverflow.com/a/3418192/2461552）を参照してください。 – aosmith

lmファンクションは、ファクタがデータ内にそのように表されている場合、ファクタを自動的に使用する必要があります。データを因子に変換しない場合。 `factor`機能を要因にそれらを回し：あなたがしてインポートするときに自動的要因に文字列を変換しますサイドノートRとして

#First check your data structure: 
mtcars <- mtcars 
str(mtcars) 

# convert to factor 
mtcars$cyl <- factor(mtcars$cyl) 
# convert back to numeric 
mtcars$cyl <- as.numeric(as.character(mtcars$cyl))

は、私はいつも stringsAsFactors = FALSE

出典

2016-08-23 16:13:03

Rを使用する予測線形モデル

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