Glm gibt Fehler zurück, was mache ich falsch?

Question

Ich versuche, den Befehl glm() in R in meinem Dataset (data_2, siehe unten) zu verwenden. Ich verwende den folgenden Befehl ein:

glm(formula = GRM_KerkMeerlo ~ ((fGS*0.865 + fQS*EC_QS + fXS*EC_fXS)/Q), data = data_2) 

Ich dachte, dass ich das Richtige tat, aber wenn ich diese Eingabe laufen bekomme ich einen Fehler:

Error in terms.formula(formula, data = data) : invalid model formula in ExtractVars

ich alles über diese Website geschaut haben, um finde heraus, was ich falsch gemacht habe, aber ohne Ergebnis, also bin ich hier und frage, was um alles in der Welt ich falsch gemacht habe.

Ich denke, ich habe nur einen kleinen Fehler gemacht, der leicht gelöst werden kann, ich kann einfach nicht sehen, was.

Vielen Dank!

data_2 
     date P ETpot  Q T  fXS GRM_KerkMeerlo GRM_SintJorisweg fGS 

     fQS 
    1 2016032400 0 0.000 0.00816 4.0 0.00431  0.49775   0.45550  NA  NA 
    2 2016032401 0 0.000 0.00814 4.6 0.00431  0.49675   0.45675 0.0022 0.0022 
    3 2016032402 0 0.000 0.00816 5.2 0.00431  0.49725   0.45600 0.0022 0.0021 
    4 2016032403 0 0.000 0.00812 5.3 0.00431  0.49600   0.45625 0.0021 0.0021 
    5 2016032404 0 0.000 0.00809 5.5 0.00431  0.49550   0.45525 0.0021 0.0020 
    6 2016032405 0 0.001 0.00812 6.5 0.00431  0.49525   0.45425 0.0021 0.0020 
    7 2016032406 0 0.009 0.00807 6.9 0.00431  0.49575   0.45550 0.0021 0.0019 
    8 2016032407 0 0.018 0.00803 7.0 0.00431  0.49600   0.45400 0.0021 0.0019 
    9 2016032408 0 0.032 0.00801 7.4 0.00431  0.49700   0.45175 0.0021 0.0019 
    10 2016032409 0 0.060 0.00801 8.3 0.00431  0.49800   0.45050 0.0021 0.0018 
    11 2016032410 0 0.066 0.00788 8.7 0.00431  0.49825   0.45100 0.0021 0.0018 
    12 2016032411 0 0.088 0.00799 9.5 0.00431  0.49850   0.45075 0.0021 0.0018 
    13 2016032412 0 0.102 0.00797 9.6 0.00431  0.50200   0.45025 0.0021 0.0017 
    14 2016032413 0 0.077 0.00805 9.9 0.00431  0.50150   0.45000 0.0021 0.0017 
    15 2016032414 0 0.074 0.00801 9.9 0.00431  0.50075   0.44775 0.0021 0.0017 
    16 2016032415 0 0.053 0.00803 9.7 0.00431  0.50150   0.44825 0.0021 0.0016 
    17 2016032416 0 0.018 0.00799 9.4 0.00431  0.50050   0.44725 0.0021 0.0016 
    18 2016032417 0 0.003 0.00803 8.8 0.00431  0.49975   0.45000 0.0021 0.0016 
    19 2016032418 0 0.000 0.00793 8.1 0.00431  0.49925   0.45025 0.0021 0.0015 
    20 2016032419 0 0.000 0.00791 8.1 0.00431  0.49825   0.44600 0.0021 0.0015 
    21 2016032420 0 0.000 0.00797 8.1 0.00431  0.49875   0.44475 0.0021 0.0015 
    22 2016032421 0 0.000 0.00791 7.3 0.00431  0.50100   0.44300 0.0021 0.0014 
    23 2016032422 0 0.000 0.00784 7.0 0.00431  0.50100   0.44125 0.0021 0.0014 
    24 2016032423 0 0.000 0.00795 7.6 0.00431  0.50050   0.44050 0.0021 0.0014 
    25 2016032500 0 0.000 0.00791 7.6 0.00374  0.50075   0.43975 0.0021 0.0013 

Answer 1

Wie @joran sagte in den Kommentaren, die Sie versuchen Arithmetik auf Variablen in der Formel zu tun. Während die Arithmetik der Variablen vor der Einspeisung in die Formel wünschenswerter ist, ist es möglich, die Berechnungen innerhalb der Formel mit der I Funktion durchzuführen, die "I die Interpretation von Operatoren wie" + "," - " "/", "^" als Formel Operatoren" (?I):

mod = glm(formula = GRM_KerkMeerlo ~ I((fGS*0.865 + fQS*fXS)/Q), data = df) 

Ergebnis:

> summary(mod) 

Call: 
glm(formula = GRM_KerkMeerlo ~ I((fGS * 0.865 + fQS * fXS)/Q), 
    data = df) 

Deviance Residuals: 
     Min   1Q  Median   3Q   Max 
-0.0030453 -0.0021617 -0.0000753 0.0017784 0.0032462 

Coefficients: 
           Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)      0.45976 0.03871 11.877 4.85e-11 *** 
I((fGS * 0.865 + fQS * fXS)/Q) 0.17041 0.16921 1.007 0.325  
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 4.71708e-06) 

    Null deviance: 0.00010856 on 23 degrees of freedom 
Residual deviance: 0.00010378 on 22 degrees of freedom 
    (1 observation deleted due to missingness) 
AIC: -222.32 

Number of Fisher Scoring iterations: 2 

Bitte beachte, dass ich Ihre Formel zu Demonstrationszwecken geändert, weil beide EC_QS und EC_fXS sind nicht vorgesehen.

Daten:

df = structure(list(date = c(2016032400L, 2016032401L, 2016032402L, 
2016032403L, 2016032404L, 2016032405L, 2016032406L, 2016032407L, 
2016032408L, 2016032409L, 2016032410L, 2016032411L, 2016032412L, 
2016032413L, 2016032414L, 2016032415L, 2016032416L, 2016032417L, 
2016032418L, 2016032419L, 2016032420L, 2016032421L, 2016032422L, 
2016032423L, 2016032500L), P = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L), ETpot = c(0, 0, 0, 0, 0, 0.001, 0.009, 0.018, 0.032, 
0.06, 0.066, 0.088, 0.102, 0.077, 0.074, 0.053, 0.018, 0.003, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), Q = c(0.00816, 0.00814, 0.00816, 0.00812, 
0.00809, 0.00812, 0.00807, 0.00803, 0.00801, 0.00801, 0.00788, 
0.00799, 0.00797, 0.00805, 0.00801, 0.00803, 0.00799, 0.00803, 
0.00793, 0.00791, 0.00797, 0.00791, 0.00784, 0.00795, 0.00791 
), T = c(4, 4.6, 5.2, 5.3, 5.5, 6.5, 6.9, 7, 7.4, 8.3, 8.7, 9.5, 
9.6, 9.9, 9.9, 9.7, 9.4, 8.8, 8.1, 8.1, 8.1, 7.3, 7, 7.6, 7.6 
), fXS = c(0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 
0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 
0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 
0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00431, 0.00374), GRM_KerkMeerlo = c(0.49775, 
0.49675, 0.49725, 0.496, 0.4955, 0.49525, 0.49575, 0.496, 0.497, 
0.498, 0.49825, 0.4985, 0.502, 0.5015, 0.50075, 0.5015, 0.5005, 
0.49975, 0.49925, 0.49825, 0.49875, 0.501, 0.501, 0.5005, 0.50075 
), GRM_SintJorisweg = c(0.4555, 0.45675, 0.456, 0.45625, 0.45525, 
0.45425, 0.4555, 0.454, 0.45175, 0.4505, 0.451, 0.45075, 0.45025, 
0.45, 0.44775, 0.44825, 0.44725, 0.45, 0.45025, 0.446, 0.44475, 
0.443, 0.44125, 0.4405, 0.43975), fGS = c(NA, 0.0022, 0.0022, 
0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 
0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 
0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021, 0.0021), fQS = c(NA, 
0.0022, 0.0021, 0.0021, 0.002, 0.002, 0.0019, 0.0019, 0.0019, 
0.0018, 0.0018, 0.0018, 0.0017, 0.0017, 0.0017, 0.0016, 0.0016, 
0.0016, 0.0015, 0.0015, 0.0015, 0.0014, 0.0014, 0.0014, 0.0013 
)), .Names = c("date", "P", "ETpot", "Q", "T", "fXS", "GRM_KerkMeerlo", 
"GRM_SintJorisweg", "fGS", "fQS"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
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"25"))