Почему это вывод для моей линейной модели и как я могу это исправить?

Question

Я пытаюсь настроить многопараметрическую модель линейного программирования, используя R, но модель продолжает создавать новые переменные в выходных данных.

По сути, я пытаюсь найти корреляции между качеством воздуха и различными факторами, такими как население, времядня, показания погоды и некоторые другие. В этом примере я просматриваю несколько разных мест расположения датчиков в течение месяца. У меня есть данные о фактическом AQI, погодных данных, и я предполагаю, что население в области, окружающей датчик, не меняется со временем (что может быть моей проблемой). Таким образом, популяция варьируется между различными датчиками, однако остается постоянной в течение месяцев. Затем я объединил данные каждого датчика в кадр данных для проведения линейного программирования. Код для моей модели ниже:

model = lm(AQI ~ Time.of.Day + Temp + Humidity + Pressure + pop + ind + rd_dist, data = Krakdata)

Вывод приведен на рисунке ниже. Я не знаю, почему это не дает просто население как результат. Вместо этого он выводит каждое чтение популяции как еще один фактор. Спасибо!

Выход линейной модели:

Пример Krakdata. Обратите внимание, что популяция не изменится, пока не появится следующий датчик:

Answer 1

pop является категориальной переменной, поэтому R рассматривает ее как таковую. R превращает переменную pop в фиктивную переменную, поэтому вывод. Вы должны преобразовать его в числовой, если предполагается, что эта переменная имеет числовой характер / в вашем анализе. Относительно того, как его преобразовать:

Krakdata$pop <- as.numeric(as.character(Krakdata$pop))

Относительно того, как pop читается как множитель, в то время как он напоминает числа, вам нужно изучить свой предыдущий код или сами данные.

Answer 2

pop является категориальной переменной. Вам необходимо преобразовать его в целое число, иначе каждое значение будет рассматриваться как отдельная категория и, следовательно, отдельная переменная.