反向消除在R

我想獲得使用反向消除與R的最終模型，但我運行代碼時得到以下錯誤消息。任何人都可以幫助我嗎？反向消除在R

base<-lm(Eeff~NDF,data=phuong) 
fullmodel<-lm(Eeff~NDF+ADF+CP+NEL+DMI+FCM,data=phuong) 
step(full, direction = "backward", trace=FALSE) 

> Error in step(full, direction = "backward", trace = FALSE) : 
number of rows in use has changed: remove missing values?

來源

2012-08-01 hn.phuong

當比較不同的子模型時，有必要將它們擬合到同一組數據中 - 否則結果就沒有意義。（考慮在極端情況下，您有兩個預測變量A和B，這些預測變量僅在您的一半觀測值上測量 - 然後y~A+B將適用於所有數據，但y~A和y~B的型號將適用於非 - 非 - - - - - - - ）因此，step將不允許您比較子模型（因爲包含NA值的案例的自動刪除）正在使用原始數據集的不同子集。因此，step將不允許您比較子模型（因爲包含NA值的案例的自動刪除）正在使用原始數據集的不同子集。

對原始數據集使用na.omit應解決問題。

fullmodel <- lm(Eeff ~ NDF + ADF + CP + NEL + DMI + FCM, data = na.omit(phuong)) 
step(fullmodel, direction = "backward", trace=FALSE)

不過，如果你有很多不同的預測值NA的，你可能會失去大量的數據集 - 在極端情況下，你可能會失去的整個數據集。如果發生這種情況，你必須重新考慮你的建模策略...

來源

2012-08-01 21:12:59

我有一個疑問，你不必把fullmodel而不是完整的步驟（完整，方向=「落後」，跟蹤=假）？我錯了嗎？ – 2012-08-01 22:08:41

是的。我只是複製了OP的代碼而沒有仔細查看它。謝謝。 – 2012-08-01 22:58:33

是的，它的工作原理。非常感謝Ben Bolker的評論。 – 2012-08-02 08:00:42

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