为什么这个model是 NA ?

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1. "x1" "x2" "x3" "x4" "x5" "x6" "x7" "x8" "x9" "x10" "x11" "y"
   
2. 1 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 6.1
   
3. 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 1 4.7
   
4. -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 4.6
   
5. 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 5.9
   
6. 1 1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 7
   
7. 1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 1 5.8
   
8. -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 1 1 5.7
   
9. -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 1 1 -1 6.6
   
10. -1 1 -1 1 1 -1 1 1 1 -1 -1 5.8
    
11. 1 -1 1 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 5.9
    
12. -1 1 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 5.9
    
13. -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 4.8

复制代码

这个是 d.final   (data.frame)

+1 和 -1 是 factor levels

1. df1=lm(y~
   
2.         as.factor(x1)+
   
3.         as.factor(x2)+
   
4.         as.factor(x3)+
   
5.         as.factor(x4)+
   
6.         as.factor(x5)+
   
7.         as.factor(x6)+
   
8.         as.factor(x7)+
   
9.         as.factor(x8)+
   
10.         as.factor(x9)+
    
11.         as.factor(x10)+
    
12.         as.factor(x11),
    
13.         data=d.final
    
14.         )
    
15.         
    
16. summary(df1)

复制代码

为什么里面有那么多 NA?

1. Call:
   
2. lm(formula = y ~ as.factor(x1) + as.factor(x2) + as.factor(x3) +
   
3.     as.factor(x4) + as.factor(x5) + as.factor(x6) + as.factor(x7) +
   
4.     as.factor(x8) + as.factor(x9) + as.factor(x10) + as.factor(x11),
   
5.     data = d.final)
   
6. 
   
7. Residuals:
   
8. ALL 12 residuals are 0: no residual degrees of freedom!
   
9. 
   
10. Coefficients:
    
11.                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
    
12. (Intercept)       4.8000         NA      NA       NA
    
13. as.factor(x1)1    0.3333         NA      NA       NA
    
14. as.factor(x2)1    0.3000         NA      NA       NA
    
15. as.factor(x3)1   -0.2667         NA      NA       NA
    
16. as.factor(x4)1   -0.5333         NA      NA       NA
    
17. as.factor(x5)1    0.1667         NA      NA       NA
    
18. as.factor(x6)1    0.9333         NA      NA       NA
    
19. as.factor(x7)1    0.2000         NA      NA       NA
    
20. as.factor(x8)1    0.4333         NA      NA       NA
    
21. as.factor(x9)1    0.4333         NA      NA       NA
    
22. as.factor(x10)1   0.1000         NA      NA       NA
    
23. as.factor(x11)1  -0.2333         NA      NA       NA
    
24. 
    
25. Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom
    
26. Multiple R-squared:     1,      Adjusted R-squared:   NaN
    
27. F-statistic:   NaN on 11 and 0 DF,  p-value: NA

复制代码

我只要一个model 里面有 11个 main effects
该怎么fit?

谢谢！

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关键词：model mode del Mod ODE model

这是SAS么？看不懂。。呵呵

2# laurence2009

这是 R ...

你这是过度拟合的问题。
Residuals:
ALL 12 residuals are 0: no residual degrees of freedom!
它告诉你，你任何变量去预测y都不存在残差。既然没有残差也就是说你的模型不存在随机性。既然都
没有随机性，哪来的统计量？
按理说你这样的模型根本不会运行。

snakepointid 发表于 2015-7-2 13:42
你这是过度拟合的问题。
Residuals:
ALL 12 residuals are 0: no residual degrees of freedom!

那这个问题要怎么解决

楼主，这个问题咋解决了？？？？