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我在运行逻辑回归时遇到了以下两个主要问题：

我的 X 变量包括因子变量，例如移民身份（immigrant, non-immigrant）；我的 Y 变量是二项式变量，低出生体重 ( non-lbw, lbw)。

我运行以下 R 脚本（我正在使用plsRglm包）：

library(plsRglm)
model.plsrglm <- plsRglm(yair, xair, 3, modele="pls-glm-logistic")

1) 如果我不删除NAy 或 x 中的所有值，R 将返回：

summary(model.plsrglm)
Call
plsRglmmodel.default(dataY = yair, dataX = xair, nt = 6, 
modele = "pls-glm-logistic")

> model.plsrglm
Number of required components:
NULL
Number of successfully computed components:
NULL
Coefficients:
NULL
Information criteria and Fit statistics:
NULL

2) 如果我NA在运行模型之前删除了所有值，R 会给出错误：

Error in colMeans(x, na.rm = TRUE) : 'x' must be numeric

那么我应该NA在生成模型之前放弃所有价值吗？

我应该把因子变量变成数字吗？如果是这样，我应该怎么做，只是使用as.numeric？但这不是意味着和之间的水平non-immigrant吗immigrant？

对于 Y 变量，我应该将其重新编码为 0 和 1 吗？

我添加了一个可重现的数据集，如下所示。

   outcome  c1  c2    c3   c4
1      lbw 120 yes   <30 good
2      lbw 124 yes   <30 good
3      lbw 125 yes   <30 good
4      lbw 135 yes   <30 good
5      lbw 112 yes   <30 good
6      lbw 168 yes   <30 good
7      lbw 147 yes 30-40 good
8      lbw 174 yes 30-40 fair
9      lbw 153 yes 30-40 fair
10     lbw 145 yes 30-40 fair
11     lbw 145 yes 30-40 fair
12     lbw 125  no   >40 fair
13     lbw 125  no   >40 poor
14     lbw 111  no   >40 poor
15 non-lbw  80  no   >40 poor
16 non-lbw  85  no   >40 poor
17 non-lbw  78 yes   >40 poor
18 non-lbw  67  no   >40 poor


xair <- bc1997[,c("c1","c2","c3","c4")]
yair <- bc1997[,"outcome"]

model.plsrglm <- plsRglm(yair, xair, 2, modele="pls-glm-logistic")
summary(model.plsrglm)

但我得到了这个错误：

> model.plsrglm <- plsRglm(yair, xair, 2, modele="pls-glm-logistic")
____************************************************____

Family: binomial 
Link function: logit 

Error in colMeans(x, na.rm = TRUE) : 'x' must be numeric
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1 回答 1

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您的“x”项必须是数字。您的变量“c2”、“c3”和“c4”都是类逻辑或因子。

scaleX 的默认设置为 TRUE，它使用 colMeans() 来缩放预测变量。然而，这是不可能的因素。因此，您可以将每列转换为数字或指定 scaleX=FALSE。

于 2015-03-11T14:56:47.963 回答