Biến biến trong công thức lm vẫn gây ra lỗi tương phản

Tôi đang cố chạy lm () chỉ trên một tập hợp con dữ liệu của mình và gặp sự cố.

dt = data.table(y = rnorm(100), x1 = rnorm(100), x2 = rnorm(100), x3 = as.factor(c(rep('men',50), rep('women',50)))) # sample data

lm( y ~ ., dt) # Use all x: Works
lm( y ~ ., dt[x3 == 'men']) # Use all x, limit to men: doesn't work (as expected)

Ở trên không hoạt động vì bộ dữ liệu hiện chỉ có nam giới và do đó chúng tôi không thể đưa x3, biến giới tính vào mô hình. NHƯNG...

lm( y ~ . -x3, dt[x3 == 'men']) # Exclude x3, limit to men: STILL doesn't work
lm( y ~ x1 + x2, dt[x3 == 'men']) # Exclude x3, with different notation: works great

Đây là một vấn đề với ký hiệu "dấu trừ" trong công thức? Làm ơn cho lời khuyên. Lưu ý: Tất nhiên tôi có thể làm theo cách khác; ví dụ, tôi có thể loại trừ các biến trước khi đưa chúng vào lm (). Nhưng tôi đang dạy một lớp về những thứ này và tôi không muốn gây nhầm lẫn cho các sinh viên, vì đã nói với họ rằng họ có thể loại trừ biến bằng cách sử dụng một dấu trừ trong công thức.

Lỗi bạn gặp phải là do x3 nằm trong mô hình chỉ có một giá trị = "men"(xem nhận xét bên dưới từ @Artem Sokolov)

Một cách để giải quyết nó là tập hợp con trước thời hạn:

dt = data.table(y = rnorm(100), x1 = rnorm(100), x2 = rnorm(100), x3 = as.factor(c(rep('men',50), rep('women',50)))) # sample data

dmen<-dt[x3 == 'men'] # create a new subsetted dataset with just men

lm( y ~ ., dmen[,-"x3"]) # now drop the x3 column from the dataset (just for the model)

Hoặc bạn có thể làm cả hai trong cùng một bước:

lm( y ~ ., dt[x3 == 'men',-"x3"])