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我在 R 中使用 MASS 包。我在下面的值上使用 polr 运行有序 logit。但是，所有预测值都聚集在第 6 类中。我做错了吗？

我是遗传算法的新手，正在尝试基于 genalg 包文档上的示例的简单变量选择代码：

该代码本身就可以正常工作，但是当我尝试应用我的数据集（此处）时，出现以下错误：

我正在尝试使用 LDA 对 540 个变量（我已经消除了具有 100% 相关性的变量）执行特征选择。我尝试将我的数据转换为数字或列表，但无济于事。我也尝试过逐条输入，'huhn' 行与我的数据配合得很好。请帮忙，我可能会遗漏一些东西......

我试图用 r 中的交互项绘制障碍回归输出，但是在模型的计数部分这样做时遇到了一些麻烦。

由于我不知道有任何方法可以让我在不单独估计每个部分的情况下绘制这些数据（二项式 logit 和负二项式计数），我试图使用 MASS 包使用估计来绘制每个部分。到目前为止，我使用 visreg 包进行绘图的运气最好，但我愿意接受其他建议。我已经能够重现并成功绘制障碍模型的原始逻辑输出，但不能绘制负二项式计数数据（即，来自 MASS 的参数估计与障碍回归输出中的参数估计不同）。

我将非常感谢其他人过去如何绘制障碍回归结果的任何见解，或者我如何能够重现最初从 MASS 中使用 glm.nb 的障碍模型获得的负二项式系数。

这是我用来绘制数据的方法：

我正在尝试在 8*8 像素坐标的数据集上运行岭回归。数据集是由不同手书写的一系列 1 和 0 的映射，排列为对应 8*8 像素矩阵的 64 个数值行。

下面的lm.ridge()函数用 回复我Error in svd(X) : infinite or missing values in 'x'。有什么问题，我做错了什么？

数据集的样本，因为我不知道如何在这里上传 csv。

我知道这可能与包含全零的列（例如 V1）有关。我目前已经通过对列求和并删除总和为零的列来删除它，但我想知道a）是否有更清洁的方法来做到这一点，b）这是否会破坏我的岭回归分析。

干杯。

我试图找到 Box-Cox 变换的最佳“lambda”参数。

我使用的是MASS包中的实现，所以我只需要创建模型并提取 lambda。

这是该函数的代码：

它给出了以下错误：

有趣的是，同样的代码也在函数之外工作。换句话说，出于某种原因，MASS包中的boxcox函数正在全局环境中寻找变量。

我真的不明白，到底发生了什么......你有什么想法吗？

PS 我没有提供软件/硬件规格，因为这个错误已成功复制到我朋友的许多笔记本电脑上。

PPS 我已经找到了解决预测包中初始问题的方法，但我仍然想知道，为什么这段代码不起作用。

我有地理（即未投影）空间坐标，并希望在每个原始坐标对周围生成n个随机坐标，以便生成的点遵循双变量正态分布。分布的平均值应该是原始坐标的位置，标准偏差是r度纬度/经度的半径。

我尝试使用该rnorm函数分别为每个轴（即纬度和经度）随机生成坐标。只是后来才意识到这会在所有方向上产生比 1 度的标准偏差更宽的分布。下面的代码说明了这种尝试，并且该图显示了错误的输出（即大部分点远远超出了所需的 1 度标准偏差）。

所以，我看到的问题是，以这两种方式生成的大多数点都不靠近中心点（即距离兴趣点不接近零距离）。

据我了解，这发生在第一种方法中，因为重新组合单独绘制的纬度/经度坐标会在方形区域内产生坐标，而不是从圆形区域内产生坐标。

对此的任何帮助将不胜感激！要么是简化问题的方法（即从不同半径的缓冲区中随机抽取），要么是使双变量解决方案起作用的理想方法（我没有发布此内容以避免混淆水）。

（注意：最终我将使用一个大型的全局数据集，因此为了节省计算时间，如果可能的话，我宁愿不必在投影中工作。也就是说，如果问题的根源是投影，那就这样吧！）

我想基于不同的变量选择方法构建三个逻辑回归模型：一个后向选择模型、一个前向选择模型和一个逐步选择模型。

我使用 base R glm() 设置回归模型，并使用 MASS 包中的 stepAIC() 进行模型选择。stepAIC() 有一个方向参数，可以设置为“backward”（向后选择）、“forward”（向前选择）或“both”（逐步选择）。

我正在尝试将不同变量选择方法（'backward'、'forward'、'both'）的列表传递给方向参数，但我收到一条错误消息。

我已经查看了https://www.rdocumentation.org/packages/MASS/versions/7.3-51.4/topics/stepAIC但我并不明智。

我本来期望三个不同模型的输出，但我收到一条错误消息： match.arg(direction) 中的错误：'arg' 必须为 NULL 或字符向量。

我哪里错了？谢谢你的帮助！

希望对于那些比我更有经验的人来说是一个相对容易的！

尝试使用以下代码执行 Box-Cox 转换：

但是，当我运行它时，我收到以下错误消息：

对于上下文，这是我的数据集的 str ：

我知道在 MYCORRHIZAL_VARIANCE 数据集中没有名为 bc 的变量，但我只是按照在执行 Box-Cox 时给我的基本说明进行操作，我想我对实际上应该将“x”表示为什么感到困惑，因为我以为'x'是在第3行定义的？有关如何解决此错误的任何建议？

提前致谢！

我有以下数据

我有两个物种 A 和 B，想找出哪个是确定物种的最佳价值截止点。

我发现了以下问题：

R：根据一个连续变量确定最大程度区分两组的阈值？

并按照接受的答案dose.p从 MASS 包中找到函数的最佳值。我有几个类似的值，它适用于它们，但不适用于上面给出的值（这也是我需要在此处包含所有 70 个观察值的原因）。

给我 3.633957 作为阈值：

这导致 45 个正确的分配。但是，如果我查看数据，很明显这不是最佳值。通过反复试验，我发现 3.8 给了我 50 个正确的作业，这显然更好。

为什么该函数适用于其他值，但不适用于这个？我错过了一个明显的错误吗？或者是否有不同/更好的方法来解决我的问题？我有几个值需要这样做，所以我真的不想只是随机测试值，直到找到最好的值。

任何帮助将不胜感激。

我想快速比较在使用 R 中的包创建的summary()单个polr()模型上运行时作为输出提供的 AIC MASS。我编译此信息没有问题，但我无法弄清楚AIC 信息的确切存储位置在polr模型对象本身中。

我已经尝试在我的模型对象上使用str()和attributes()，我什至尝试使用getAnywhere("polr")来查看源代码本身。没有什么对我来说很突出。

有人知道如何从中提取 AIC 输出summary(polr_mod)吗？

参考示例：

^ 看，输出的底部是AIC: 6.00. 这存储在对象中的什么位置？我想调用/提取它。