plot.lm錯誤：$操作是原子向量

Question

無效，我有以下回歸模型的轉換：

fit <- lm(I(NewValue^(1/3)) ~ I(CurrentValue^(1/3)) + Age + Type - 1, 
      data = dataReg) 
plot(fit)                  

但plot給了我以下錯誤：

Error: $ operator is invalid for atomic vectors 

什麼任何想法我做錯了？

注意：summary，predict和residuals一切工作正常。

Answer 1

這實際上是一個非常有趣的觀察。事實上，在plot.lm支持的所有6個地塊中，在這種情況下只有Q-Q圖失敗。請看下面的可重複的例子：

x <- runif(20) 
y <- runif(20) 
fit <- lm(I(y^(1/3)) ~ I(x^(1/3))) 
## only `which = 2L` (QQ plot) fails; `which = 1, 3, 4, 5, 6` all work 
stats:::plot.lm(fit, which = 2L) 

內plot.lm，在分位圖被簡單地製造如下：

rs <- rstandard(fit) ## standardised residuals 
qqnorm(rs) ## fine 
## inside `qqline(rs)` 
yy <- quantile(rs, c(0.25, 0.75)) 
xx <- qnorm(c(0.25, 0.75)) 
slope <- diff(yy)/diff(xx) 
int <- yy[1L] - slope * xx[1L] 
abline(int, slope) ## this fails!!! 

Error: $ operator is invalid for atomic vectors

因此，這純粹abline功能的問題！注：

is.object(int) 
# [1] TRUE 

is.object(slope) 
# [1] TRUE 

也即，二者int和slope具有類屬性（讀?is.object;它是檢查對象是否具有類屬性非常有效的方式）。什麼級別？

class(int) 
# [1] AsIs 

class(slope) 
# [1] AsIs 

這是使用I()的結果。準確地說，他們從rs繼承這樣的類，並從響應變量中繼承。也就是說，如果我們使用I()作爲響應，模型公式的RHS，我們會得到這種行爲。

你可以在這裏做一些實驗：

所以abline(a, b)是第一個參數a是否有類屬性，或者不是很靈敏。

爲什麼？因爲abline可以接受具有「lm」類的線性模型對象。內部abline：

if (is.object(a) || is.list(a)) { 
    p <- length(coefa <- as.vector(coef(a))) 

如果a有一個類，abline是假設它作爲一個模型對象（無論它是否是真的！），然後嘗試使用coef獲得係數。在這裏完成的檢查是相當不健壯的;我們可以abline而容易失敗：

plot(0:1, 0:1) 
a <- 0 ## plain numeric 
abline(a, 1) ## OK 
class(a) <- "whatever" ## add a class 
abline(a, 1) ## oops, fails!!! 

Error: $ operator is invalid for atomic vectors

因此，這裏的結論是：避免在模型公式中的響應變量使用I()。關於協變量有I()是確定的，但不是響應。 lm和大多數通用函數不會有處理這個問題，但plot.lm會。