terms.formula( formula，data = data)出错:公式中的幂无效

Question

我正在尝试对剂量预测器进行改造，这是我的代码：

mod = glm(colonies ~ (as.numeric(as.factor(dose)))^(m), data = salmonella, family = "poisson")

其中"m“是我使用的能量。但是，我得到了一个错误

> mod = glm(colonies ~ (as.numeric(as.factor(dose)))^(m), data = salmonella, family = "poisson")
Error in terms.formula(formula, data = data) : invalid power in formula

有人知道为什么吗？

抱歉，我没说清楚。这里我的m是-0.18182，来自之前的计算。我现在明白了我不应该使用as.numeric(as.factor)。但是如果代码是

mod = glm(colonies ~ (as.factor(dose))^(m), data = salmonella, family = "poisson")

错误仍然存在。这很奇怪，因为当我把m改成2的时候，它是有效的。

Answer 1

tl;dr我最好的猜测是，你应该使用I(...^m)来保护^/have R，把它当作一个数值求幂运算符。

我在faraway包中找到了salmonella，可以确认您的错误。事实上，它坚持通过各种简化。

m <- 1  ## same results with m <- 2L, etc.
mod = glm(colonies ~ (as.numeric(as.factor(dose)))^(m), data = salmonella, family = "poisson")
mod = glm(colonies ~ dose^(m), data = salmonella, family = "poisson")
mod = glm(colonies ~ dose^m, data = salmonella, family = "poisson")
mod = lm(colonies ~ dose^m, data = salmonella)

看起来R的公式接口不允许在公式的幂中进行符号替换。

然而：如果你真正想做的是

• 将dose转换为均匀间隔整数值(0=1，10=2，33=3)
• 使用该剂量的幂作为GLM

中的预测器

然后使用I()指定R应该将^视为数值运算符，而不是公式中的交互运算符，这是您想要的：

ss <- transform(salmonella, numdose=as.numeric(as.factor(dose)))
mod = glm(colonies ~ I(numdose^m), data = ss, family = "poisson")

OTOH图片显示这并不是完全疯狂的(尽管也是不必要的)：

library(ggplot2); theme_set(theme_bw())
m <- 2
ggplot(ss,aes(numdose,colonies))+
    geom_point()+
    geom_smooth(method="glm",method.args=list(family=poisson))+
    geom_smooth(method="glm",method.args=list(family=poisson),
                formula=y~I(x^m),colour="red")
ggsave("numdose.png")

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Answer 2

如果这是来自package：‘salmonella’的剂量数据集，那么就不能对剂量值使用as.factor或as.numeric，因为它已经是数字了。

换算成因子会严重扭曲“剂量”的含义。

此外，在R中进行多项式模型的正确方法是使用poly函数，而不是形成二次项。如果您坚持使用“原始”二次项，那么使用poly会更容易，但正如Ben建议的那样，应该使用i函数。

library(faraday)
m=2
mod = glm(colonies ~ I(dose^m), data = salmonella, family = "poisson")

然而，更好的方法是：

 m=2; mod = glm(colonies ~ poly(dose, m), data = salmonella, family = "poisson")

这将给出线性项和二次项，但二次项将被做为正交多项式，然后让你做出适当的推断。