回归：eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象'volt'答案

【问题标题】：regression: Error in eval(predvars, data, env) : object 'volt' not found回归：eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象'volt'
【发布时间】：2021-05-13 22:33:21
【问题描述】：

尝试在 R 中运行 OLS 回归模型。

    data = read.csv("C:/.../VOLATILITY.csv")
    head(data)
       volt LfquantBS HfquantBS LfbankVOL HfbankMM HfnonbankMM HfindMM
    1 18.23       3.7       9.2       3.2      2.6        35.3     7.9
    2 16.09       4.1      11.4       3.2      2.7        35.3     8.2
    3 16.79       4.1      11.4       3.2      2.7        35.3     8.2
    4 17.01       4.1      11.4       3.2      2.7        35.3     8.2
    5 16.09       4.1      11.4       3.2      2.7        35.3     8.2
    6 19.66       6.2      10.5       4.2      1.8        30.7     8.6
    model <- lm(volt ~ lfquantBS + HfquantBs + LfbankVOL + HfbankMM + HfnonbankMM 
    + HfindMM)

eval 中的错误（predvars、data、env）：找不到对象 'volt'

以前做过，没有任何问题。任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

标签： r linear-regression

【解决方案1】：

它应该有data，因为volt、lfquantBS 等列仅存在于名为“data”的data.frame 对象的框架内。另外，情况很重要。公式中有lfquantBS，数据集中命名为LfQuantBS

lm(volt ~ LfquantBS + HfquantBS + LfbankVOL + HfbankMM +
        HfnonbankMM + HfindMM, data = data)

-输出

Call:
lm(formula = volt ~ LfquantBS + HfquantBS + LfbankVOL + HfbankMM + 
    HfnonbankMM + HfindMM, data = data)

Coefficients:
(Intercept)    LfquantBS    HfquantBS    LfbankVOL     HfbankMM  HfnonbankMM      HfindMM  
    23.2866       1.0846      -0.9858           NA           NA           NA           NA

关于评论Have done this before without any problem。 OP 过去可能有 attach(data) 将这些列创建为全局环境中的对象，或者在构造 data.frame 之前先将这些列创建为矢量对象

数据

data <- structure(list(volt = c(18.23, 16.09, 16.79, 17.01, 16.09, 19.66
), LfquantBS = c(3.7, 4.1, 4.1, 4.1, 4.1, 6.2), HfquantBS = c(9.2, 
11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 10.5), LfbankVOL = c(3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 
3.2, 4.2), HfbankMM = c(2.6, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 1.8), HfnonbankMM = c(35.3, 
35.3, 35.3, 35.3, 35.3, 30.7), HfindMM = c(7.9, 8.2, 8.2, 8.2, 
8.2, 8.6)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", 
"4", "5", "6"))

【讨论】：