R 线性模型错误还是数据类型错误？

该程序生成一个带有位置和处理的矩阵。我从正态分布生成一些数据。然后尝试拟合一个基于处理和位置的预测产量的线性模型。线性模型不起作用。为什么?

trts = paste(0:6)
locs = paste(1:6)
reps = paste(1:4)
plotsize = 4
DF = expand.grid(locs, reps, trts, plotsize, stringsAsFactors = TRUE)
colnames(DF) = c("Location","Replicate","Treatment")
vector = rnorm(1000000, mean=138.2, sd=54.89)
DF$Treatment = as.numeric(DF$Treatment)
DF$Location = as.numeric(DF$Location)
#This approach takes one set of "plotsize" values from "vector" and adds for 5 for each treatment.
DF$Yield = apply(DF, 1, function(x) (5*DF$Treatment)+mean(sample vector,plotsize)))
DF<-t(DF)
Yield<-DF$Yield
trt=as.factor(DF$Treatment)
loc=as.factor(DF$Location)
summary(fm1 <- aov(Yield ~ loc*trt))
result1<-TukeyHSD(fm1, "trtm", ordered = TRUE)

trts=粘贴（0:6）
locs=粘贴（1:6）
重复次数=粘贴（1:4）
plotsize=4
DF=展开.grid（LOC、REP、TRT、plotsize、stringsAsFactors=TRUE）
colnames（DF）=c（“位置”、“复制”、“治疗”）
向量=rnorm（1000000，平均值=138.2，标准差=54.89）
DF$Treatment=as.numeric（DF$Treatment）
DF$Location=as.numeric（DF$Location）
#这种方法从“vector”中提取一组“plotsize”值，并为每个处理添加5。
DF$收益率=应用（DF，1，函数（x）（5*DF$处理）+平均值（样本向量，绘图大小）））
d您的代码不工作，在
平均值（样本向量、绘图大小）
处中断。您打算在那里做什么？我希望它转到“向量”提取“plotsize”样本数，找到平均值，然后返回到“DF$Yield”。如果治疗=0，则仅此而已。对于治疗=1，它将在该平均值上增加5分。对于治疗=2，将在该平均值上增加10分。等等最终，有必要为每个“治疗”获得一组新的“向量”