線性模型與一個因變量和四個獨立變量的對比誤差

我是R編碼新手。我試圖建立一個線性模型爲：線性模型與一個因變量和四個獨立變量的對比誤差

lmmodel <- lm(DV ~ IV1 + IV2 + IV3 + IV4)

我有一個因變量與金錢作爲數據類型（十進制值）和圖4個獨立變量的混合物，分類和日期：

Issuancedate Region Account ClientName Price 
01-01-2015 South Account1 ABC 
02-01-2015 North Account2 NA 
03-01-2015 NorthEast Account3 BCD 
04-01-2015 SouthEast Account4 NA 
05-01-2015 NA Account5 M/sBedf 
06-01-2015 West Account6 Campus ltd 
07-01-2015 SouthWest Account7 Offshoreltd 
08-01-2015 NorthWest Account8 Sitenew

價格有待預測。我看到下面的錯誤：

Error in contrasts<-(tmp, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

來源

2016-01-16 RCoder

爲了讓SO更容易幫助您，請提供一個可重複的示例。包括你的數據集和產生這個錯誤的代碼。 – MLavoie

支持Lavoie的觀點。請花時間閱讀[這個SO帖子]（http://stackoverflow.com/help/mcve）關於如何在R. –

中做出一個很好的重現示例感謝您的回覆，這裏是我執行的簡單代碼樣本8行data.train <-read.csv（「Data.csv」）頭（列車）附加（列車） lmmodel <-lm（Price〜Account + Region + Issuancedate + ClientName）' Error in '對比<-'（'* tmp *'，value = contr.funs [1 + isOF [nn]]）：對比度僅適用於2級或更多級別的因素 – RCoder

Data.csv包含下面的標題行的價格是「DV」

Issuancedate Region  Account ClientName Price 
1. 01-01-2015 South  Account1  ABC  
2. 02-01-2015 North  Account2  NA 
3. 03-01-2015 NorthEast Account3  BCD  
4. 04-01-2015 SouthEast Account4  NA 
5. 05-01-2015 NA   Account5  M/sBedf  
6. 06-01-2015 West  Account6 Campus ltd 
7. 07-01-2015 SouthWest Account7 Offshoreltd 
8. 08-01-2015 NorthWest Account8 Sitenew

感謝您的答覆，這裏是簡單的代碼，我執行上樣本8行數據。

train<-read.csv("Data.csv") 
#Data.csv is file created from 8 rows provided in first post. 
head(train) 
attach(train) 
lmmodel<-lm(Price~Account+Region+Issuancedate+ClientName) 

Error in contrasts<-(*tmp*, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

來源

2016-01-16 18:51:42 RCoder

你還沒有給我們在您的示例數據Price，但是：問題是，一旦包含NA的所有行從您的數據集中拆除，分類因變量之一不再具有比更單一的水平。您無法使用具有單一級別的分類變量來匹配模型...

來源

2016-01-16 20:12:20

線性模型與一個因變量和四個獨立變量的對比誤差

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