r - 在 R 中使用效果包时出错；变量类型错误

Question

在研究多元回归的一些基本原理时，我决定尝试将我的手动工作与 John Fox 的“效果”包进行比较。我已经生成了具有某些关系的变量，并且希望在控制连续变量的影响时为某个因素调整均值。

但是，我已经停滞不前，因为效果包中的效果函数返回错误“变量'c'的无效类型（内置）”

当我使用 'c' 检查变量的类型时typeof(c)，我被告知它是 double 类型，就像我构建的那样。

• 此错误的原因可能是什么？
• 变量“c”是否因某种原因被强制输入“内置”？

这是我的代码：

set.seed(1986)
y <- rnorm(100)
f <- sapply(y, function(x) if(x < 0) 1 else 2)
f.f <- as.factor(f)
set.seed(1987)
c <- rnorm(100, 0, .1) + y + f

an3 <- lm(y ~ f.f + c); summary(an3)

ef <- effect("f.f", an3)

Answer 1

c不是一个变量名的好选择。它是R中非常常用的内置函数。

更改c为d对我有用：

set.seed(1986)
y <- rnorm(100)
f <- sapply(y, function(x) if(x < 0) 1 else 2)
f.f <- as.factor(f)
set.seed(1987)
d <- rnorm(100, 0, .1) + y + f

an3 <- lm(y ~ f.f + d); summary(an3)

library(effects)
ef <- effect("f.f", an3)
 ef

 f.f effect
f.f
         1          2 
 0.5504214 -0.3231941 

Answer 2

另一种选择是将数据存储在data.frame; 这还有其他好处，尤其是在处理多个数据集时。

set.seed(1986)
d <- data.frame(y=rnorm(100))
d <- within(d, {
  f <- sapply(y, function(x) if(x < 0) 1 else 2)
  f.f <- as.factor(f)
  set.seed(1987)
  c <- rnorm(100, 0, .1) + y + f
})

library(effects)

an3 <- lm(y ~ f.f + c, data=d); summary(an3)
ef <- effect("f.f", an3)
ef

# f.f effect
# f.f
#          1          2 
#  0.5504214 -0.3231941