为什么R返回NA作为lm（）系数？

我正在lm()为包含财务季度指标（第一季度，第二季度，第三季度，使第四季度成为默认指标）的数据集拟合模型。使用lm(Y~., data = data），我得到a NA作为Q3的系数，并警告说一个变量由于奇异而被排除。

我是否需要添加Q4列？

r regression

— 弗赖乔
source

NA作为回归系数，表示所讨论的变量与其他变量线性相关。在您的情况下，这意味着，一段。如果是这种情况，那么不删除其中一个变量就没有唯一的回归解决方案。添加只会使情况变得更糟。 $Q3 = a \times Q1 + b \times Q2 + c$ $a, b, c$ $Q4$

— 马丁·奥利里
source

我同意...伪变量定义似乎存在问题。

— Dominic Comtois

（+1）。NA通常表示该系数不可估计。正如您已经提到的，这可能是由于精确的共线性而发生的。但是，由于没有足够的观测值来估计相关参数（例如，如果

），也会发生这种情况。如果您的预测变量是分类变量，并且要添加交互作用术语，则NA可能还意味着没有通过因子水平组合得出的观察值。

p > n

$p > n$

— 2012年

p > n

$p > n$

变量不是线性相关的，因为Q3 = 1且Q1 = Q2 = 0。此外，使用stepAIC（）并强制模型包含所有这三个变量不会导致任何问题。另外，我对变量的观察次数大约是3倍。我最好的猜测是Q3与其他变量之间存在共线性，我想这是stepAIC中未包含的线性。

— Fraijo 2012年