如何处理R中线性回归输出中的NA，特别是三向交互项的NA？

我在R中运行一个三方交互的线性回归 lm（A~XYZ），A=数值变量，而X、Y、Z都是带因子的分类变量。 X=5个因素，Y=2个因素，Z=4个因素。每次我运行回归时，最后一级的三方交互都会丢失。例如，如果我重新调整Z因子，最后一个因子将在三方交互中被删除

系数：（8因奇点未定义）。（这在R输出中提到）

我尝试过使用零截取，但没有任何区别 lm（A~0+XYZ）或lm（A~XYZ-1）以及所有其他可能的组合

lm（A~X*Y*Z，数据=dat）

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X=5个因素，Y=2个因素，Z=4个因素[每个变量中的一个因素作为基准水平]

如果您想尝试使用三个分类变量，您可以使用混合效应模型包

model = lmer(A ~ noise + (1 | Y) + (1 | X) +(1 | Z), data = data)

这将通过创建随机截距为您提供因子的系数，但您可能需要一些关于固定效果（也称为“噪波”）的附加信息

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另一种方法是使用fastdummies包创建虚拟变量。这将从您拥有的每个类别中创建一个二进制变量。

您根本无法获得系数的每个级别。您的模型可能过度指定，无法识别。如果您需要了解统计原因的帮助，请拨打电话寻求帮助。这确实不是一个适合堆栈溢出的特定编程问题。