Регрессионное резюме в R возвращает связку NA

Question

Пытается запустить несложную регрессию в R и получить длинный список значений коэффициентов с NA для стандартной ошибки и t-значения. Я никогда раньше этого не испытывал.

Результат:

резюме (модель)

Call: 
lm(formula = fed$SPX.Index ~ fed$Fed.Treasuries...MM., data = fed) 

Residuals: 
ALL 311 residuals are 0: no residual degrees of freedom! 

Coefficients: 
           Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)       1258.84   NA  NA  NA 
fed$Fed.Treasuries...MM. 1,016,102  0.94   NA  NA  NA 
fed$Fed.Treasuries...MM. 1,030,985  17.72   NA  NA  NA 
fed$Fed.Treasuries...MM. 1,062,061  27.12   NA  NA  NA 
fed$Fed.Treasuries...MM. 917,451  -52.77   NA  NA  NA 
fed$Fed.Treasuries...MM. 949,612  -30.56   NA  NA  NA 
fed$Fed.Treasuries...MM. 967,553  -23.61   NA  NA  NA 

Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom 
Multiple R-squared:  1, Adjusted R-squared: NaN 
F-statistic: NaN on 310 and 0 DF, p-value: NA 



head(fed) 
X Fed.Treasuries...MM. Reserve.Repurchases Agency.Debt.Held Treasuries.Maturing.in.5.10.years SPX.Index 
1 10/1/2008    476,621    93,063   14,500       93,362 1161.06 
2 10/8/2008    476,579    77,349   14,105       93,353  984.94 
3 10/15/2008    476,555    107,819   14,105       94,336  907.84 
4 10/22/2008    476,512    95,987   14,105       94,327  896.78 
5 10/29/2008    476,469    94,655   13,620       94,317  930.09 
6 11/5/2008    476,456    96,663   13,235       94,312  952.77 

Answer 1

Вы запятые в ваших чисел в файле CSV, R читает их как символы. Тогда ваша модель имеет столько уровней, сколько строк, и поэтому вырождается.

Иллюстрация. Возьмите этот CSV файл:

1, "1,234", "2,345,565" 
2, "2,345", "3,234,543" 
3, "3,234", "3,987,766" 

Читать в, пригонка первый столбец (номера) от третьего столбца (разделенные запятыми номера):

> fed = read.csv("commas.csv",head=FALSE) 
> summary(lm(V1~V3, fed)) 

Call: 
lm(formula = V1 ~ V3, data = fed) 

Residuals: 
ALL 3 residuals are 0: no residual degrees of freedom! 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)   1   NA  NA  NA 
V3 3,234,543  1   NA  NA  NA 
V3 3,987,766  2   NA  NA  NA 

Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom 
Multiple R-squared:  1, Adjusted R-squared: NaN 
F-statistic: NaN on 2 and 0 DF, p-value: NA 

Примечание это точно, что вы получаете, но с разные имена столбцов. Так что это почти наверняка должно быть быть тем, что у вас есть.

Fix. Convert column:

> fed$V3 = as.numeric(gsub(",","", fed$V3)) 
> summary(lm(V1~V3, fed)) 

Call: 
lm(formula = V1 ~ V3, data = fed) 

Residuals: 
     1  2  3 
0.02522 -0.05499 0.02977 

Coefficients: 
       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept) -1.875e+00 1.890e-01 -9.922 0.0639 . 
V3   1.215e-06 5.799e-08 20.952 0.0304 * 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.06742 on 1 degrees of freedom 
Multiple R-squared: 0.9977, Adjusted R-squared: 0.9955 
F-statistic: 439 on 1 and 1 DF, p-value: 0.03036 

Повторите по столбцам, если необходимо.