我正在尝试使用以下数据与响应变量y1
作为分类来拟合 glm。该代码给了我以下警告消息:
glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
有时,它确实给了我错误
glm.fit: algorithm did not converge
从数据可以看出,预测变量和响应变量之间存在明显的关系。
是因为数据点数量较少而导致“未收敛”错误吗?
glm
正在将响应变量转换为因子,如下所示。这是正常的吗?有一个
x1
和x2
值,我怎么知道响应?x1 = c(runif(10,50,100) , runif(10,101,150) ) x2 = c(runif(10,1,50) , runif(10,51,100) ) y1 = c(rep('n',10), rep('y',10)) tmpData = data.frame(x1,x2,y1) tmpData str(tmpData) model <- glm(formula = 'y1~x1+x2', family=binomial(), na.action=na.omit, data=tmpData) summary(model) >str(tmpData) 'data.frame': 20 obs. of 3 variables: $ x1: num 97.9 90.3 62.1 76 63.5 ... $ x2: num 18.6 49.4 21.2 47.7 24.8 ... $ y1: Factor w/ 2 levels "n","y": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...