Из раздела «Подробности» документации для функции glm()
:
Типичный предиктор имеет форму ответа ~ условия, где ответом является (числовой) вектор ответа, а термины представляют собой серию терминов, в которых указывается линейный предиктор для ответа.
Итак, вы хотите убедиться, что ваш столбец Goals числовой:
df <- data.frame( Team= c("5a51f2589d39c31899cce9d9", "5a51f2579d39c31899cce9ce", "5a51f2589d39c31899cce9da", "5a51f2579d39c31899cce9cd"),
Opponent=c("5a51f2579d39c31899cce9ce", "5a51f2589d39c31899cce9d9", "5a51f2579d39c31899cce9cd", "5a51f2589d39c31899cce9da "),
Goals=c(3,0,3,0),
Home=c(1,0,1,0))
str(df)
#'data.frame': 4 obs. of 4 variables:
# $ Team : Factor w/ 4 levels "5a51f2579d39c31899cce9cd",..: 3 2 4 1
# $ Opponent: Factor w/ 4 levels "5a51f2579d39c31899cce9cd",..: 2 3 1 4
# $ Goals : num 3 0 3 0
# $ Home : num 1 0 1 0
model <- glm(Goals ~ Home + Team + Opponent, family=poisson(link=log), data=df)
Тогда вот вывод:
> model
Call: glm(formula = Goals ~ Home + Team + Opponent, family = poisson(link = log),
data = df)
Coefficients:
(Intercept) Home Team5a51f2579d39c31899cce9ce
-2.330e+01 2.440e+01 -3.089e-14
Team5a51f2589d39c31899cce9d9 Team5a51f2589d39c31899cce9da Opponent5a51f2579d39c31899cce9ce
-6.725e-15 NA NA
Opponent5a51f2589d39c31899cce9d9 Opponent5a51f2589d39c31899cce9da
NA NA
Degrees of Freedom: 3 Total (i.e. Null); 0 Residual
Null Deviance: 8.318
Residual Deviance: 3.033e-10 AIC: 13.98