{"id":2898,"date":"2023-07-20T04:47:53","date_gmt":"2023-07-20T04:47:53","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-fehler-in-lm-fitx-na-nan-inf-in-y\/"},"modified":"2023-07-20T04:47:53","modified_gmt":"2023-07-20T04:47:53","slug":"r-fehler-in-lm-fitx-na-nan-inf-in-y","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-fehler-in-lm-fitx-na-nan-inf-in-y\/","title":{"rendered":"So beheben sie: fehler in lm.fit(x, y, offset = offset, \u2026): na\/nan\/inf in 'y'"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Ein Fehler, der bei der Verwendung von R auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n

 Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...): \n  NA\/NaN\/Inf in 'y'\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, mit der Funktion lm()<\/a> ein lineares Regressionsmodell in R anzupassen, die Pr\u00e4diktor- oder Antwortvariable jedoch NaN-<\/strong> oder Inf<\/strong> -Werte enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie dieser Fehler in der Praxis behoben werden kann.<\/span><\/p>\n
 So reproduzieren Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R, der Informationen \u00fcber gespielte Minuten und erzielte Punkte verschiedener Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n
 #create data frame with some NA, NaN, Inf values\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (minutes=c(4, NA, 28, 12, 30, 21, 14),\n                 dots=c(12, NaN, 30, Inf, 43, 25, 17))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  minutes points\n1 4 12\n2 NA NaN\n3 28 30\n4 12 Lower\n5 30 43\n6 21 25\n7 14 17\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass der Datenrahmen NaN-<\/strong> und Inf-<\/strong> Werte enth\u00e4lt.<\/span><\/span><\/p>\n
 Nehmen wir nun an, wir versuchen, ein lineares Regressionsmodell anzupassen, indem wir \u201eMinuten\u201c als Pr\u00e4diktorvariable und \u201ePunkte\u201c als Antwortvariable verwenden:<\/span><\/span><\/p>\n
 #attempt to fit regression model\n<\/span>lm(points ~ minutes, data=df)\n\nError in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...): \n  NA\/NaN\/Inf in 'y'\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Wir erhalten eine Fehlermeldung, weil im Datenrahmen NaN-<\/strong> und Inf-<\/strong> Werte vorhanden sind.<\/span><\/p>\n
 So beheben Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Es ist zu beachten, dass NA-<\/strong> Werte im Datenrahmen kein Problem darstellen. Tats\u00e4chlich ignoriert R bei der Anpassung des linearen Regressionsmodells einfach NA-<\/strong> Werte.<\/span><\/p>\n
 Das eigentliche Problem wird durch die NaN-<\/strong> und Inf-<\/strong> Werte verursacht.<\/span><\/p>\n
 Der einfachste Weg, dies zu beheben, besteht darin, die NaN-<\/strong> und Inf<\/strong> -Werte durch NA-<\/strong> Werte zu ersetzen:<\/span><\/p>\n
 #Replace NaN & Inf with NA\n<\/span>df[is. na<\/span> (df) | df==\" Inf<\/span> \"] = NA\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n  minutes points\n1 4 12\n2 NA NA\n3 28 30\n4 12 NA\n5 30 43\n6 21 25\n7 14 17<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen nun das Regressionsmodell anpassen:<\/span><\/span><\/p>\n
 #fit regression model<\/span>\nlm(points ~ minutes, data=df)\n\nCall:\nlm(formula = points ~ minutes, data = df)\n\nCoefficients:\n(Intercept) minutes  \n      5,062 1,048<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass wir keine Fehler erhalten, da wir die NaN-<\/strong> und Inf<\/strong> -Werte im Datenrahmen ersetzt haben.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Fehler in R beheben k\u00f6nnen:<\/span><\/p>\n
 So beheben Sie in R: unerwartete Zeichenfolgenkonstante<\/a>
 So beheben Sie in R: Ung\u00fcltige Vorlagenformel in ExtractVars
 So beheben Sie das Problem in R: Das Argument ist weder numerisch noch logisch: Geben Sie na zur\u00fcck<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ein Fehler, der bei der Verwendung von R auftreten kann, ist: Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, …): NA\/NaN\/Inf in ‚y‘ Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, mit der Funktion lm() ein lineares Regressionsmodell in R anzupassen, die Pr\u00e4diktor- oder Antwortvariable jedoch NaN- oder Inf -Werte enth\u00e4lt. 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 Das Ergebnis zeigt die Koeffizienten<\/a> des Regressionsmodells.<\/span><\/p>\n