建立logit时做step逐步回归

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在建立logit回归的时候做着做着就出现了下面的错误：
Error in step(full.logit1, direction = "both") :
  行数有变化：是不是删除了遺漏值?
不知道这是什么原因。。有大神能解答一下吗？


还有还有，我在建立logit回归的时候，自变量有很大一部分都是顺序变量，然后在做summary的时候都是以每个选项做显著性水平检验的，如下：
> summary(full.logit1)


Call:
glm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x7 + x8 + x10 + x11 +
    x12 + x13 + x14 + x15 + x16 + x17 + x18 + x19 + x20 + x21 +
    x22 + x23, family = binomial(), data = d1)


Deviance Residuals:
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-2.9354  -0.5627  -0.1396   0.4062   1.9585  


Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)   -3.17226 4222.18047  -0.001  0.99940   
x1             0.48219    0.62058   0.777  0.43716   
x2            -2.29022    1.12935  -2.028  0.04257 *
x3             0.90796    0.88914   1.021  0.30717   
x4.L           2.33869    1.02711   2.277  0.02279 *
x5.L           0.03069    1.03527   0.030  0.97635   
x5.Q          -0.70574    0.65599  -1.076  0.28200   
x7.L          -0.61079    0.87372  -0.699  0.48451   
x7.Q           1.01796    0.73920   1.377  0.16848   
x7.C           0.53866    0.54146   0.995  0.31982   
x8.L         -10.05295 1545.23152  -0.007  0.99481   
x8.Q         -10.05121 1305.95922  -0.008  0.99386   
x8.C          -4.72292  772.61659  -0.006  0.99512   
x8^4          -2.87315  292.02302  -0.010  0.99215   
x10.L         -2.26239    1.23255  -1.836  0.06643 .
x10.Q         -2.19456    1.03511  -2.120  0.03400 *
x10.C         -1.07456    0.86413  -1.244  0.21368   
x10^4         -0.77051    0.68895  -1.118  0.26340   
x11.L          1.14844    0.63396   1.812  0.07006 .
x11.Q          0.11253    0.57090   0.197  0.84374   
x12.L        -16.30490 2815.58445  -0.006  0.99538   
x12.Q         12.24477 2098.61279   0.006  0.99534   
x12.C         -6.71379  938.52835  -0.007  0.99429   
x13.L          6.60842    2.32112   2.847  0.00441 **
x13.Q          1.69041    1.83689   0.920  0.35744   
x13.C          3.09368    1.31324   2.356  0.01849 *
x13^4         -1.20408    0.71807  -1.677  0.09358 .
x14.L        -37.50701 7587.07214  -0.005  0.99606   
x14.Q        -28.35349 5655.06961  -0.005  0.99600   
x14.C        -13.49260 2529.02409  -0.005  0.99574   
x15.L          0.40416    0.96707   0.418  0.67600   
x15.Q          1.01431    0.89099   1.138  0.25495   
x15.C         -0.85020    0.98525  -0.863  0.38818   
x15^4         -0.23692    1.06752  -0.222  0.82436   
x15^5         -1.67357    0.96377  -1.736  0.08248 .
x16.L         -2.09446    1.43931  -1.455  0.14562   
x16.Q          1.15016    1.31639   0.874  0.38227   
x16.C         -2.85801    1.00204  -2.852  0.00434 **
x16^4          0.15741    0.57778   0.272  0.78528   
x17.L         -0.43889    1.12435  -0.390  0.69628   
x17.Q          0.51206    0.69075   0.741  0.45851   
x18.L         15.82409 2556.85228   0.006  0.99506   
x18.Q         -8.93300 2160.93450  -0.004  0.99670   
x18.C          7.52282 1278.42629   0.006  0.99530   
x18^4         -3.17686  483.19998  -0.007  0.99475   
x19.L         17.05761 2215.44089   0.008  0.99386   
x19.Q         15.95818 1872.38953   0.009  0.99320   
x19.C          8.25888 1107.72056   0.007  0.99405   
x19^4          3.30436  418.67937   0.008  0.99370   
x20.L        -26.22263 7005.19982  -0.004  0.99701   
x20.Q         -0.25112 5920.47438   0.000  0.99997   
x20.C        -12.52623 3502.60000  -0.004  0.99715   
x20^4         -0.78662 1323.85846  -0.001  0.99953   
x21.L         12.88991 5054.15591   0.003  0.99797   
x21.Q          9.85813 3767.14541   0.003  0.99791   
x21.C          5.07812 1684.71870   0.003  0.99760   
x22.L          2.40414    1.11693   2.152  0.03136 *
x22.Q         -0.05562    0.76379  -0.073  0.94195   
x22.C          1.63877    0.74434   2.202  0.02769 *
x23.L         -1.03942    0.95386  -1.090  0.27584   
x23.Q          0.79675    0.77043   1.034  0.30106   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1


(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)


所以我应该用每个选项来做模型吗。。还有那个L.Q.C是什么。。就是1.2.3的意思么？求大神解答T T


    Null deviance: 240.23  on 177  degrees of freedom
Residual deviance: 125.21  on 117  degrees of freedom
  (11 observations deleted due to missingness)

AIC: 247.21

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关键词：logit Step 逐步回归 Log observations R语言 多元统计分析 logit回归

看不明白！

要在数据预处理是做剔除缺省值处理：na.omit()

楼主你好，这个问题我也遇到了，换所有别的变量都没问题唯独一个变量总是提示这个错误，一直找不到解决办法可否麻烦楼主帮忙解答下 为什么说Error in step(fit) : 行数有变化：是不是删除了遺漏值?我的邮箱matian4022@126.com

应该不是缺失值的问题，我也遇到了这个问题

yucong001 发表于 2016-12-7 09:24
要在数据预处理是做剔除缺省值处理：na.omit()

加了na.omit()，step(model1)时还是会报出“Error in step(model1) : 行数有变化：是不是删除了遺漏值?”这个错误

你把你数据集发出来看一下呗！

有可能是你的虚拟变量设置不对，你检查一下虚拟变量

我也遇到了这样的问题，已经解决，我确实是dataframe里包含缺失值导致问题。
如果你的step函数的warining信息里也包含 类似的提示‘ 从组合拟合中用400/455行’

那么可以用 newdata <- na.omit(olddata)
解决