lm.fit（x，y，offset = offset，singular.ok =singular.ok，...）中的错误：0（非 NA）案例 [关闭]答案

【问题标题】：Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 0 (non-NA) cases [closed]lm.fit（x，y，offset = offset，singular.ok =singular.ok，...）中的错误：0（非 NA）案例 [关闭]
【发布时间】：2013-04-20 09:42:03
【问题描述】：

当我将 lm 与循环一起使用时遇到问题。我想用xx 和yy 的每四个值拟合回归线。

这是我的代码，

>xx<-c(0 , 55, 146, 457, 643, 825,1008)
>yy<-c(NA, 110, 132, 108, 124, 115, 134)
>n<-length(xx)
>slop<-rep(NA,n)
>for (i in 4:n){
   x<-xx[i-3:i]
   y<-yy[i-3:i]
   slop[i]<-lm(y~x)$coefficients[2]
   }
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
  0 (non-NA) cases

谁能告诉我为什么会这样？我尝试手动执行，每四个值选择xx 和yy 并使用lm，然后R 运行成功。

【问题讨论】：

我终于找到了错误，也许它对有同样困惑的人有帮助。循环中需要 t

标签： r for-loop lm

【解决方案1】：

将[i-3:i] 更改为[(i-3):i] 可消除错误消息。

【讨论】：

【解决方案2】：

原因是操作员优先（在- 和: 之间）它没有按照您的预期进行：

对于你得到的第一次迭代：

4-3:4
[1] 1 0
xx[4-3:4]
[1] 0
yy[4-3:4]
[1] NA

因此：

lm(yy[1]~xx[1])
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
  0 (non-NA) cases

为确保您得到您想要的，您需要添加括号以明确说明所需运算符的顺序：

(4-3):4
[1] 1 2 3 4

for (i in 4:n){
x<-xx[(i-3):i]
y<-yy[(i-3):i]
slop[i]<-lm(y~x)$coefficients[2]
     }

slop
[1]           NA           NA           NA -0.023502847  0.001080591
[6] -0.018919254  0.037666732

【讨论】：