Error: Coefficients: (4 not defined because of singularities) in R

Question

我的代码中有一些错误，我无法弄清楚。我有一个数据框 "a"，其中：

row.names      GM      variance     stddev      skewness   correltomarket  DEratio
1   MMM     0.9785122   0.9998918   0.9999459   -1.049053   2.932738    0.07252799

现在，我需要使用以下代码为上述数据框找到一个线性模型

riskmodel <- lm(formula=((a$GM)~(a$variance)+(a$skewness)+
                         (a$correltomarket)+(a$DEratio)),data=a)

当我运行这段代码时，我得到了 "riskmodel"

的以下摘要

Call:
lm(formula = ((a$GM) ~ (a$variance) + (a$skewness) + (a$correlationtomarket) + 
    (a$DEratio)), data = a)

Residuals:
ALL 1 residuals are 0: no residual degrees of freedom!

Coefficients: (4 not defined because of singularities)
                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)             0.9785         NA      NA       NA
a$variance                  NA         NA      NA       NA
a$skewness                  NA         NA      NA       NA
a$correlationtomarket       NA         NA      NA       NA
a$DEratio                   NA         NA      NA       NA

Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom

我不明白为什么，我真的很感激任何帮助我的人。我不知道出了什么问题。

Answer 1

您的 data.frame 中只有一个观察结果。您无法仅通过一次观察来拟合具有 5 个参数的模型。您至少需要六个观察值才能拟合参数并估计方差。

Error: Coefficients: (4 not defined because of singularities) in R

Error: Coefficients: (4 not defined because of singularities) in R

r

dataframe

lm