循环回归但得到"Error in coef(summary(fit))[2, 4] : subscript out of bounds"

Question

当运行在高维数据集上运行以下代码时，我收到错误消息

Error in coef(summary(fit))[2, 4] : subscript out of bounds

逻辑回归模型的 p 值保存到的向量 beta 的长度为 19481。如果我循环遍历回归模型的不同自变量最多 100 次，我不会得到这个错误。

谁能提示我为什么我的代码运行不流畅？

beta = rep(0, 19481)
for (i in 25:19505) {
  fit = glm(mdr.mdr ~ an.mdr[,i], family=binomial)
  beta[i-24] = coef(summary(fit))[2,4]
  }

Answer 1

当您尝试提取系数 table 的 [2,4] 元素时出现错误，即斜率的 p 值，我确定您有 NA坡度估计值。

这意味着对于某些 i，您的模型排名不足，没有信息来估计斜率。

请注意，coef(summary(fit)) 会降低 NA 估计值，因此在这种情况下，您的系数 table 只有一行而不是两行（这解释了 "out-of-bound"错误）。参见

我建议如下：

beta = rep(NA, 19481)
for (i in 25:19505) {
  fit = glm(mdr.mdr ~ an.mdr[,i], family = binomial)
  slope <- coef(fit)[2]
  if (!is.na(slope)) beta[i-24] = coef(summary(fit))[2,4]
  }

此循环的另一个潜在失败是 "no complete cases"，即 sum(complete.cases(mdr.mdr, an.mdr[, i])) 给你 0。如果确实发生这种情况，你可能需要：

beta = rep(NA, 19481)
for (i in 25:19505) {
  if (sum(complete.cases(mdr.mdr, an.mdr[, i])) > 0) {
    fit = glm(mdr.mdr ~ an.mdr[,i], family = binomial)
    slope <- coef(fit)[2]
    if (!is.na(slope)) beta[i-24] = coef(summary(fit))[2,4]
    }
  }

Answer 2

运行循环，当循环停止时，在控制台中输入 i 并按回车键。这将告诉您循环失败的循环迭代。然后检查 an.mdr[,i] 是否有任何意外

试试这个：

  beta = rep(0, 19481) 
  for (i in 25:19505) {
      fit = glm(mdr.mdr ~ an.mdr[,i], family=binomial) 
      if (is.na(coef(summary(fit))[2,4]) { beta[i-24] = NA }
      if (!is.na(coef(summary(fit))[2,4]) { beta[i-24] = coef(summary(fit))[2,4] }
  }

循环回归但得到"Error in coef(summary(fit))[2, 4] : subscript out of bounds"

Regression in a loop but get "Error in coef(summary(fit))[2, 4] : subscript out of bounds"

loops

regression

r

glm