Блог

Я обрабатываю набор данных для исследования «случай-контроль» с двоичной переменной результата, используя finalfit пакет. При использовании finalfit функции (которая включает glm функцию для логистической регрессии, у меня возникают проблемы при включении более 11 объясняющих двоичных переменных.

Вот пример

 library(dplyr)
library(finalfit)

#An example of the dataset:
o <- c(0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,1,0) #would be the outcome variable
exp1 <- c(0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1) 
exp2 <- c(1,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,1) 
exp3 <- c(0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1) #would be the explanatory variable and so on....

data<-as.dataframe(o,exp1,exp2,exp3) #and the other variables

explanatory = c("exp1", "exp2", "exp2")
dependent = 'o'
data %>%
  finalfit(dependent, explanatory) 

 

При запуске кода с менее чем 11 объясняющими переменными он работает просто отлично, но вылетает с более чем 11 объясняющими переменными.
Ошибка в том, что столбцы Tibble должны иметь совместимые размеры. * Размер 5: существующие данные. * Размер 4: столбец в позиции 5. ℹ Перерабатываются только значения размера one.

Нет, предела нет. Он ведет себя точно так же, как glm . Проблема, вероятно, связана с базовой моделью. Проверьте, что он сходится с:

 data %>%
  glmmulti(dependent, explanatory)