如何处理R回归中残差中的NAs？

因此，我对R中a

lm

横截面回归的残差中的一些

NA

值存在一些问题

问题不在于

NA

值本身，而在于R表示它们的方式

例如：

test$residuals
#          1          2          4          5 
#  0.2757677 -0.5772193 -5.3061303  4.5102816 
test$residuals[3]
#        4 
# -5.30613 

在这个简单的例子中，

NA

值将使一个残差丢失。当我提取残差时，我可以清楚地看到缺少第三个索引。到目前为止还不错，这里没有抱怨。问题是，相应的数值向量现在短了一项，因此第三个索引实际上是第四个索引。如何让R返回这些残差，即显式显示

NA

，而不是跳过索引

test$residuals
#          1          2          3          4          5 
#  0.2757677 -0.5772193         NA -5.3061303  4.5102816

---

我需要跟踪所有的个人残差，这样如果我能用这种方法提取它们，我的生活就会轻松得多

我只是发现谷歌搜索得更深了一点。使用

na.action=na.exclude

的

lm

上的

resid

功能是一个不错的选择。

这里是一个使用lm帮助页面上稍加修改的示例演示的策略。这是残差定义的直接应用：

## Annette Dobson (1990) "An Introduction to Generalized Linear Models".
## Page 9: Plant Weight Data.
# Two NA's introduced
weight <- c(4.17,5.58,NA,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14,
 4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,NA,4.32,4.69)
group <- gl(2,10,20, labels=c("Ctl","Trt"))
lm.D9 <- lm(weight ~ group)
rr2 <- weight- predict(lm.D9, na.action=na.pass)
Warning message:
In weight - predict(lm.D9, na.action = na.pass) :
  longer object length is not a multiple of shorter object length
> rr2
 [1] -0.8455556  0.5644444         NA  1.0944444 -0.5155556 -0.4055556  0.1544444
 [8] -0.4855556  0.3144444  0.5044444  0.1744444 -0.4655556 -0.2255556 -1.0455556
[15]  1.2344444 -0.8055556  1.3944444         NA -0.6955556 -0.3255556

Annette Dobson（1990）“广义线性模型简介”。 ##第9页：植物重量数据。 #介绍了两个NA

---

权重另一个想法是利用与作为

lm

输入提供的数据框相关联的行名称。在这种情况下，残差应该保留源数据中的名称。从您的示例中访问残差将为

test$residuals[“4”]

提供-5.3061303的值，为

test$residuals[“3”]

提供NA的值

然而，这并不能完全回答你的问题。在将NA值恢复到残差中的过程中，一种实现您要求的方法如下所示：

> D<-data.frame(x=c(NA,2,3,4,5,6),y=c(2.1,3.2,4.9,5,6,7),residual=NA)
> Z<-lm(y~x,data=D)
> D[names(Z$residuals),"residual"]<-Z$residuals
> D
   x   y residual
1 NA 2.1       NA
2  2 3.2    -0.28
3  3 4.9     0.55
4  4 5.0    -0.22
5  5 6.0    -0.09
6  6 7.0     0.04

> D<-data.frame(x=c(NA,2,3,4,5,6),y=c(2.1,3.2,4.9,5,6,7),residual=NA)
> Z<-lm(y~x,data=D,na.action=na.exclude)
> D$residuals<-residuals(Z)