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我在 Matlab 中运行一些回归。我的前三个回归是：

tbl1=table(Y1,X1); 
mdl1=fitlm(tbl1,'Y1~X1'); 
mdl12=fitglm(tbl1,'Y1~X1','Distribution','binomial','link','probit'); 
mdl13=fitglm(tbl1,'Y1~X1','Distribution','binomial');
  • Y1 是我的因变量，它是二进制的，它只取值 0 或 1。
  • X1，自变量，是一个 1 列的逻辑变量。它是一个假人，它也只取 1 和 0 的值。

这 3 种不同的模型正在工作。

我之前建立了一组假人来控制不同的影响（例如：年份、行业、员工人数等），例如：

group1=cell2mat(A(:,5));
[~, ~, ugroup1] = unique(group1)
D1=dummyvar(ugroup1);
D1(:,1)=[0];                       %Define reference group
D1=logical(D1);

或者

group2=cell2mat(A(:,6));
x2 = [0 10 20 25 30 35 40 45 50 55 60 70 100 300];
 [n2, idx2] = histc(group2, x2);
D2 = bsxfun(@eq, idx2, 1:length(x2)-1);
D2(:,1)=[0];

我总共有 94 个假人，分为 4 个不同的逻辑阵列（D1-48 级别、D2-13 级别、D3-6 级别和 D4-27 级别）。

我现在要做的是将它们添加到上面的回归中：

tbl1=table(Y1,X1,D1,D2,D3,D4); 
mdl1=fitlm(tbl1,'Y1~X1+D1+D2+D3+D4'); 
mdl12=fitglm(tbl1,'Y1~X1+D1+D2+D3+D4','Distribution','binomial','link','probit'); 
mdl13=fitglm(tbl1,'Y1~X1+D1+D2+D3+D4','Distribution','binomial');

但我总是得到错误：

1.Error using classreg.regr.FitObject/selectVariables (line 402)
Predictor variables must be numeric vectors, numeric matrices, or categorical vectors.

2.Error in classreg.regr.TermsRegression/selectVariables (line 370)
            model = selectVariables@classreg.regr.ParametricRegression(model);

3.Error in classreg.regr.FitObject/doFit (line 217)
            model = selectVariables(model);

我一直在尝试不同的选项，例如更改变量的类型或添加，tbl1.D1=nominal(D1);但它总是会出错。我想这一定与我“介绍”虚拟组的方式有关。

有人可以帮我吗？谢谢你。

我试过这个（所有变量都改为双打）：

Y=[Y1];
x=[X1 D1 D2 D3 D4];
mdl23=fitglm(x,Y,'Distribution','binomial');

它有效，但我不确定它是否正确。我收到这个警告：

警告：已达到迭代限制。

我不明白为什么，因为我降低了很多我的虚拟水平。

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1 回答 1

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您必须确保所有输入table()都是列向量。如果你给它行向量，它会接受它们，但是然后fitglm()会fitglme()失败，因为它们需要列向量。

于 2015-07-07T17:00:34.883 回答