求问，R语言lm函数，formula中的 / 是什么含义

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如下。回归方程中的斜线是什么含义，在网上找不到啊qwq  以及要怎么解释summary结果中estimate一项呢
求大神解惑~

> lma=lm(Petal.Width~Species/Sepal.Length-1,iris)
> summary(lma)

Call:
lm(formula = Petal.Width ~ Species/Sepal.Length - 1, data = iris)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-0.56675 -0.10596 -0.02419  0.09624  0.50897

Coefficients:
                               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
Speciessetosa                  -0.17022    0.38833  -0.438 0.661800   
Speciesversicolor               0.08326    0.31486   0.264 0.791831   
Speciesvirginica                1.22611    0.28390   4.319  2.9e-05 ***
Speciessetosa:Sepal.Length      0.08314    0.07739   1.074 0.284436   
Speciesversicolor:Sepal.Length  0.20936    0.05285   3.962 0.000117 ***
Speciesvirginica:Sepal.Length   0.12142    0.04290   2.830 0.005314 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.1909 on 144 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9826,        Adjusted R-squared:  0.9819
F-statistic:  1358 on 6 and 144 DF,  p-value: < 2.2e-16

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猜测是按分类变量species分组做了回归，但是以前没有见过这样的用法

代表了两个自变量的interaction

https://bbs.pinggu.org/thread-6297802-1-1.html

#利用数据集cgssincome构建线性回归模型，因变量为收入（income）的对数，自变量为教育年限（eduyear）
x<- cgssincome$eduyear
y<-log(cgssincome$income)
plot(y,x)
lm(y~x,data=cgssincome)

求问这一行代码有什么不对的地方吗？为什么提示  
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
  NA/NaN/Inf in 'y'

#利用数据集cgssincome构建线性回归模型，因变量为收入（income）的对数，自变量为教育年限（eduyear）
x<- cgssincome$eduyear
y<-log(cgssincome$income)
plot(y,x)
lm(y~x,data=cgssincome)

求问这一行代码有什么不对的地方吗？为什么提示  
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
  NA/NaN/Inf in 'y'

LPZ000 发表于 2018-12-9 10:23
#利用数据集cgssincome构建线性回归模型，因变量为收入（income）的对数，自变量为教育年限（eduyear）
x

检查一下Y的取值范围，可能出现了负数或0，取对数之后就会报错

LPZ000 发表于 2018-12-9 10:23
#利用数据集cgssincome构建线性回归模型，因变量为收入（income）的对数，自变量为教育年限（eduyear）
x

你已经把cgssincome里的两列赋值给了x和y，在call lm时，直接 lm(y ~ x) 就可以了

或者改成 lm(log(income) ~ eduyear, data = cgssincome )

1. lma=lm(Petal.Width~Species/Sepal.Length-1,iris)

复制代码

1. summary(lma)

复制代码

Call:
lm(formula = Petal.Width ~ Species/Sepal.Length - 1, data = iris)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-0.56675 -0.10596 -0.02419  0.09624  0.50897

Coefficients:
                               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
Speciessetosa                  -0.17022    0.38833  -0.438 0.661800   
Speciesversicolor               0.08326    0.31486   0.264 0.791831   
Speciesvirginica                1.22611    0.28390   4.319  2.9e-05 ***
Speciessetosa:Sepal.Length      0.08314    0.07739   1.074 0.284436   
Speciesversicolor:Sepal.Length  0.20936    0.05285   3.962 0.000117 ***
Speciesvirginica:Sepal.Length   0.12142    0.04290   2.830 0.005314 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.1909 on 144 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9826,        Adjusted R-squared:  0.9819
F-statistic:  1358 on 6 and 144 DF,  p-value: < 2.2e-16

其中： / 的作用
Y~Species/Sepal.Length 计算拟合主效应和交互效应，Petal.Width~Species/Sepal.Length-1 “-1”表示不计算截距项。

Y~X
Y~X+1
Y~X-1

其中Y~X与Y~X+1计算结果一样——计算了回归系数估计值和截距项；
Y~X-1只计算回归系数估计值。

https://blog.csdn.net/u014543416/article/details/79202437