我正在使用这样的 rlm 模型。
fit=rlm(log(y) ~ x + z)
Z 是一个包含所有 1 的列表。我收到错误 Error in rlm.default(x, y, Weights, method = method, wt.method = wt.method, : 'x' is 单数: 单数拟合未在 'rlm' 中实现
是否相当于使用fit=rlm(log(y) ~ x + 1)代替？
最佳答案
是的，它相当于使用rlm(log(y) ~ x + 1)，实际上最好只使用rlm(log(y) ~ x) 因为默认情况下包含截距或常数项(即仅包含 1 的变量)。
通过编写+ 1，您只是“提醒”rlm您需要回归中的常数项，而编写+ z看起来更就像您想要添加一些变量(您可能不知道它只包含 1)，但是同时具有默认截距和仅包含 1 的 z 会导致问题 - perfect collinearity ，因此这会产生错误。
强烈建议在回归中始终保留截距，但如果您确实想消除它，可以使用 log(y) ~ x - 1 来完成。现在实际上 log(y) ~ x - 1 + z 工作正常，因为不存在两个相同的变量。
关于R:使用具有重复数的列表的稳健线性回归，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35505139/