回归分析未显示摘要

Question

以下是我的数据

> x
          day  sum
1  2015-04-14  129
2  2015-04-15  129
3  2015-04-16  129
4  2015-04-17  899
5  2015-04-18  899
6  2015-04-19  899
7  2015-04-20  899
8  2015-04-21  899
9  2015-04-22  899
10 2015-04-23  899
11 2015-04-24  899
12 2015-04-25  899
13 2015-04-26  899
14 2015-04-27  899
15 2015-04-28  899
16 2015-04-29  899
17 2015-04-30  899
18 2015-05-01  899
19 2015-05-02  899
20 2015-05-03  899
21 2015-05-04  899
22 2015-05-05  899
23 2015-05-06  899
24 2015-05-07  899
25 2015-05-08  899
26 2015-05-09  899
27 2015-05-10  899
28 2015-05-11  899
29 2015-05-12  920
30 2015-05-13  920
31 2015-05-14  920
32 2015-05-15  920
33 2015-05-16  920
34 2015-05-17  920
35 2015-05-18  920
36 2015-05-19  920
37 2015-05-20  920
38 2015-05-21  920
39 2015-05-22  920
40 2015-05-23  920
41 2015-05-24  920
42 2015-05-25  920
43 2015-05-26  920
44 2015-05-27  920
45 2015-05-28  920
46 2015-05-29  920
47 2015-05-30  920
48 2015-05-31  920
49 2015-06-01 1076

我想做一个回归分析，找出总和将变为 6000 的数据。我做了以下操作，

> q<-lm(day ~ sum, data=x)
> q

Call:
lm(formula = day ~ sum, data = x)

Coefficients:
(Intercept)          sum  
  1.653e+04    3.584e-02  

> as.Date(predict(q, data.frame(sum=6000)))
           1 
"2015-11-08"

我可以预测日期。但我不确定准确性并希望改进它。但我无法查看回归摘要。我收到以下错误，

> summary(q)
Error in Ops.difftime((f - mean(f)), 2) : 
  '^' not defined for "difftime" objects

以防万一，变量类型很重要，

> typeof(x)
[1] "list"
> typeof(x$day)
[1] "double"
> typeof(x$sum)
[1] "integer"
> class(x$day)
[1] "Date"

看之前的论坛时，

给出了以下解决方案，

我通过将索引从时间值更改为标准整数索引解决了这个问题，一切都很好运行。

但我不知道该怎么做？

任何人都可以帮我解决这个问题并说明我需要做什么才能在此处获得摘要吗？

谢谢

Answer 1

R中的日期其实只是数值按照一定的规则改写成日期格式。例如，Date 格式是自 1970 年 1 月 1 日以来经过的天数，POSIXct 格式是自 1970 年 1 月 1 日以来经过的秒数（参考 UTC 时区）。这里有几个例子：

as.numeric(as.Date("1970-01-01", tz="UTC"))
# 0
as.numeric(as.Date("1970-01-05", tz="UTC"))
# 4
as.numeric(as.POSIXct("1970-01-01 00:00:00", tz="UTC"))
# 0
as.numeric(as.POSIXct("1970-01-05 00:00:00", tz="UTC"))
# 345600

处理您的问题的一种方法是将日期转换为数字格式，运行对数字数据进行回归，然后在最后转换回日期。

在下面的代码中，我假设 x$day 以 POSIXct 格式开始。

# Convert POSIXct date to a numeric value equal to number of days since Jan 1, 1970
x$day.numeric = as.numeric(x$day)/(24*60*60)

# Regression model
q <- lm(day.numeric ~ sum, data=x)

summary(q)

Call:
  lm(formula = day.numeric ~ sum, data = x)

Residuals:
  Min      1Q  Median      3Q     Max 
-22.253 -10.253   1.747   9.994  20.994 

Coefficients:
  Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 1.653e+04  8.448e+00 1956.996  < 2e-16 ***
  sum         3.584e-02  9.550e-03    3.753  0.00048 ***
  ---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 12.67 on 47 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.2306,    Adjusted R-squared:  0.2142 
F-statistic: 14.09 on 1 and 47 DF,  p-value: 0.0004796

# Predict date at which sum = 6000. Use as.Date to convert numeric value
# back to a date based on the number of days since Jan 1, 1970.
as.Date(predict(q, data.frame(sum=6000)), origin="1970-01-01")
           1 
"2015-11-08"

回归分析未显示摘要

Regression analysis not showing summary

regression

r

time-series