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J'ai un ensemble de données avec des valeurs nulles dans un champ. Lorsque j'essaie d'exécuter une régression linéaire, elle traite les entiers dans le champ comme des indicateurs de catégorie, pas des nombres.Comment ignorer les valeurs null dans R?
Par exemple, pour un champ qui ne contient pas de valeurs nulles ...
summary(lm(rank ~ num_ays, data=a)),
Retours:
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 10.607597 0.019927 532.317 < 2e-16 ***
num_ays 0.021955 0.007771 2.825 0.00473 **
Mais quand je lance le même modèle sur un champ avec des valeurs nulles, je reçois:
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.225e+01 1.070e+00 11.446 < 2e-16 ***
num_azs0 -1.780e+00 1.071e+00 -1.663 0.09637 .
num_azs1 -1.103e+00 1.071e+00 -1.030 0.30322
num_azs10 -9.297e-01 1.080e+00 -0.861 0.38940
num_azs100 1.750e+00 5.764e+00 0.304 0.76141
num_azs101 -6.250e+00 4.145e+00 -1.508 0.13161
Quelle est la meilleure et/ou la façon la plus efficace de gérer cela, et quels sont les compromis?
parlant null vous avez 'NA' à l'esprit? Y a-t-il un risque que 'num_azs' soit un' facteur'? On dirait que les données ne sont pas nettoyées pour moi ... – Marek
Je ne pense pas que ce soit un facteur. Les deux num_ays et num_azs proviennent d'une exportation MySQL. Le type de champ pour les deux est entier, mais num_azs peut contenir des valeurs nulles. – Dan
qu'est-ce que résumé (a) dire vos colonnes de données sont? Je suppose qu'une valeur non numérique entraîne la conversion en facteur. La solution est de convertir en numérique en utilisant as.numeric (as.character (foo)) – Spacedman