我使用mgcv包中的gam()拟合了一个零膨胀的泊松模型。(), control = gam.control(keepData = TRUE) contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels 我甚至尝试使用我用于拟合的数据进行预测</
浏览 27提问于2020-06-27得票数 0
我正在使用因子变量对嵌套数据运行回归。如果一个分组数据具有一个因子级别，回归将失败，并抛出错误“对比只能应用于具有2个或更多级别的因子”。coeff = model %>% map(broom::tidy)) %>% 如何保持变量为factor，并获得至少那些因数级别大于1的分组数据的输出在我的</
浏览 0提问于2018-04-17得票数 2
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这个模拟数据是：require(data.table)y <- sample(c(0, 1), 100, replace=T)
x <-0，其他客户的相对价格介于.5%和3.5%之间。b=1)为0%，如果mgcv只考虑那些必须付费的人，难道不是更有意义吗？正如你在总结中所看到的，虚拟效应被估计为NA，这可能与以下事实有关: b的信息完全用于s(x)中的as -变量，所以虚拟b本身没有更多的
浏览 2提问于2017-03-20得票数 1
我目前正在为学校的一个项目运行方差分析，该项目有大量可能的运行(1400左右)，但其中一些无法在R中运行方差分析。我写了一个脚本来运行所有的方差分析，但其中一些将不会运行，并且路由文件在contrasts<-(*tmp*，value = "contr.treatment")中给我错误:对比只能应用于具有2个或更多级别调用的因子:aov...model.matrix -> model.m
浏览 2提问于2010-12-05得票数 9
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当我在R中运行下面的两个语句来回归a与b和c时，我得到了下面粘贴的错误。所有的预测因子都有2个以上的水平。我不知道哪里出了问题。有人能帮帮忙吗？
浏览 47提问于2020-01-04得票数 0
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我对r或任何类型的编码几乎一无所知。我正在上一门需要使用r分析数据的课程。我的最后一个项目是从智能手表下载和划分加速度计数据。我已经成功地做到了这一点。summary(mymodel) gt~x) 值错误(contrasts<-，*tmp*= contr.funs[1 + isOFnn])：对比只能应用于具有2个或更多级别的因子</em
浏览 10提问于2019-12-06得票数 0
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在因子上使用group_by()时会出现错误，即使此因子后来为也是如此。我的鼓舞人心的例子：df = mtcars %>% mutate(am = factor(am)) group_by(am) %>:对比只能应用于具有2个或更多级别的因子
如果我使用filter()代替group，我会得到同样的<
浏览 27提问于2019-02-22得票数 0
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当我检验因变量残差的正态性时，我发现它们不是正态分布的。但在这一点上，我能够执行双向方差分析。但是，当我执行log10转换，并使用log transformed变量再次运行脚本时，我得到错误消息“对比度只能应用于具有2个或更多级别的因子”。StackOverflow上的一些关于这个错误的答案提到，用于方差分析的数据集中的一个或多个因素的<
浏览 211提问于2020-01-17得票数 0
值错误(contrasts<-，*tmp*= contr.funs[1 + isOFnn])：对比只能应用于具有2个或更多级别的因子contrasts can be
浏览 3提问于2016-09-21得票数 5
我已经将GEE应用于以下数据集(str如下所示)。百事大吉。然后我转换了结果变量，原因是我们希望随着时间的推移监控变化。因此，转换后的数据的str如下所示，它与前一个几乎完全相同(除了一些名称更改)。contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 我还测试了数据中的所有变量我也看到了很多关于这个错误的帖子，但似乎没有一个能够在这里解决我的</
浏览 3提问于2016-05-09得票数 1
我想用glm在R中做一个回归，但是有没有办法这样做，因为我得到了对比度错误。
浏览 1317提问于2018-05-12得票数 2
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我试图在R中做一个lm()，我的结果是连续的，'~‘之后的变量是因子，具有0和1级。是的，当运行lm( )时，我得到的是’对比只能应用于有2个或2个以上级别的因素‘。我已经尝试过对它们进行虚拟编码，仍然会得到相同的错误。我还得到了lm( ) '1‘之后的摘要，因为奇点没有定义，这在我试图在lm( )中工作的一个变量的摘要中产生
浏览 4提问于2022-04-06得票数 0
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我已经做了大量的谷歌搜索，解释要么没有任何意义，要么他们说只是使用因子而不是序数数据。我知道.Lis linear,.Q`是二次的，...等等，但我不知道如何真正说出它的意思。这基本上是说我会使用什么模型，所以这将是7.73502x + 6.81674x^2 - 4.07055x^3是模型的方式吗？或者它只包含二次函数？所有这一切都很令人困惑。
浏览 34提问于2019-08-01得票数 12
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3回答
我的响应是阶乘0/1，我有两个多级因子预测因子-让我们称它们为a和b，其中a有4个因子水平(a1，a2，a3，a4)，b有9个因素水平(b1，b2...b9)。摘要输出中缺少a和b的因子级别(a1和b1)。我知道它是固定在模型的“拦截”中的。我已经读过，如果我想删除截距项并查看这些因子水平的估计，我只需在模型公式中添加-1或</
浏览 4提问于2016-06-03得票数 4
我试图运行一个简单的线性回归模型，包括一个结果(continuous_outcome)和两个用于吸烟的虚拟变量(current_vs_neversmoking和former_vs_neversmoking我以前把这两个变量作为一个因素和三个层次结合在一起，但这与另外两个层次(即当前和非当前)相比较，我想具体地比较当前和以前的比从来没有。当我试图运行模型时，我会得到错误的Error in `\contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : contr
浏览 22提问于2021-12-16得票数 0
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+ (1|location.code), data=df, REML=FALSE)这样的模型，然后使用类似summary的东西来查看结果时，我会看到所有的模型都是固定的(和随机的)效果，但是生境效应总是以scale(poly(distance.code,3,raw=FALSE))*habitat + wind.speed + (1|location.code), data=df, REML=FALSE)的形式显示出来的在这里快速查看一下这个函数的预期输出：或</
浏览 3提问于2022-02-09得票数 3
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建立了具有固定效应和随机截距效应的广义加性混合效应模型(即范畴变量)。在运行模型之后，我能够使用ranef(m1$lme)$x[[1]]提取每个类别的随机截取。但是，当我试图使用se.ranef(m1$lme)提取随机效应的标准错误时，该函数不起作用。其他使用se.ranef(m1)和se.ranef(m1$gam)的尝试也不起作用。我不知道这是不是因为这些函数只适用于类lmer的模型？
有人能帮我从“游戏”类中提取出随机拦截的标准错误吗？我想使用随机截取和标准错误来绘制我的</
浏览 2提问于2018-01-19得票数 7
基因型因子有三个分类变量："Ctrl"，"nKO"，"CRE_Ctrl“。因此，我使用下面这行代码将nKO设置为对比度的基线： D$Genotype = relevel(D$Genotype, ref = "nKO")
colnames(contrasts(D$Genotype当我如上所述将性别因子的基线改为'm‘而不是'f’时，我得到了不同的输出： D$Sex = relevel(D$Sex, r
浏览 826提问于2020-04-29得票数 0
1回答
“对比”错误
、、、、
contrasts<-中的错误(*tmp*，value = contr.funs[1 + isOFnn])：这是一个非常简单的模型，有一个连续变量(driveTime)和一个因子变量，它有三个层次。: 30.643
当我使用预测函数来确定未见样本的结
浏览 1提问于2017-11-12得票数 3
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2回答
创建决策树
、、、
我有一个csv文件(298行，24列)，我想创建一个决策树来预测列"salary“。我已经下载了树包，并通过库函数添加。model<-tree(salary~.,data) *Error in tree(salary ~ ., data) : 'data.frame'：263个obs。$除法:因子w/
浏览 1提问于2013-08-14得票数 1
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