当rollapply lm时可变长度不同错误
当使用rollapply函数进行滚动线性回归（lm）时，可能会遇到可变长度不同的错误。
rollapply函数是在R语言中的zoo包中提供的，用于对时间序列数据进行滚动操作。其中，lm函数用于进行线性回归分析。
可变长度不同的错误指的是在进行滚动线性回归时，所选取的滚动窗口的长度不一致，导致无法进行线性回归分析。这通常是因为数据中存在缺失值或数据长度不一致造成的。
为了解决这个问题，可以采取以下方法之一：
- 处理缺失值：对于存在缺失值的数据，可以使用函数如na.omit()或na.approx()进行处理，以填充缺失值或删除缺失值。
- 对齐数据长度：确保进行滚动线性回归的数据序列长度一致。可以使用函数如na.pad()或na.trim()将数据序列长度对齐，补充缺失值或删除多余值。
- 自定义处理函数：使用rollapply函数的自定义处理函数参数（FUN）来处理可变长度不同的问题。可以自定义一个函数，对于长度不一致的滚动窗口数据，进行适当的处理或调整。
需要注意的是，根据具体情况选择适合的处理方法，以确保数据的准确性和可靠性。
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,"CC") factors<-mat[,c(1:3)]
fit<-lmdata=factors,na.action=na.omit)
} 当我在整个示例上运行此函数时，apply(rt,2,FUN=coeffstat_alpha) 但是当我滚动应用函数时</e
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换句话说，它使用一个集合窗口t+k从起点迭代，其中k是一些预先指定的窗口长度，并迭代地将lm函数应用于该特定窗口长度。我试过像这样使用：但是，我得到了以下错误：
coefs = rollapply(df, 3, FUN = function(x) coef(<e
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sprem4 = rnorm(n, mean = 20, sd = 2),fit.lm<- lm(formula = y1 ~ beta1 * sprem1 + beta2 * sprem2 + beta3 * sprem3 + beta4 * sprem4 + beta5 * sprem5, data = df)Error in model.frame.default(formula = y1 ~ be
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R: cv.glm变量长度差误差
、、、、
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summary(lm_full)
lm</
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Error in model.frame.defaultlm(I(Petal.Width-mean(Petal.Width)) ~ I(Petal.Le
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lm(b1 ~ treat, df)
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model.frame.default中的错误(公式= obs ~压力* temp，drop.unused
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在这种情况下，我指定了两个延迟：# function to accept multiple lags base::summary(stats::lm(ds ~ paste0("stats::lag(as.ts(ds,k=(", 1:lags,
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现在,很好，但是
lm(Weight~Diet.Factor,data=subset(labdata,Source=="A"))
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data(iris)gg1<-lm( iris$Sepal.Length~ iris$Sepal.Width[which(iris$Sepal.Width>=3.0)])
Model.frame.default中的错误(公式= iris$Sepal.Length ~iris$Sepal.Width[其中(iris$Sepal.Width >=：可变长度不同</
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OC %>%MLR.rh <- lm(OC ~ DSM_data[,6] + DSM_data[,7] + DSM_data[,13], data=train.data)
不幸的是，我不断得到一个可变长度不同的错误，请帮助我解决这个问题。
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我有这个数据集
roll<-rollapply(dat, width= 6, FUN = function(d) coef(lm(Temp~
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abline(lm(df$Abundance ~ SP_df$Latitude))
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# regress apple price return on s&p price returnattach(NewSetSlide.ex)summary(resultr)
没有比这更简单的了，但出于某种原因，我得到了上面的错误我检查了返回的长度和返
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df
dlm
但是，在处理许多可变列长度的数据(第一列
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if(!
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浏览 0提问于2018-02-21得票数 0
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