R での修正方法: 変数の型 (リスト) が無効です

R で発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。

 Error in model.frame.default(formula = y ~ x, drop.unused.levels = TRUE): 
  invalid type (list) for variable 'x' 

このエラーは通常、R で回帰モデルまたは ANOVA モデルを近似しようとし、変数の 1 つとしてベクトルの代わりにリストを使用したときに発生します。

このチュートリアルでは、このエラーを実際に修正する方法を説明します。

エラーを再現する方法

R で単純な線形回帰モデルを当てはめようとしているとします。

 #define variables
x <- list(1, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 13, 14)
y <- c(10, 13, 13, 14, 18, 20, 22, 24, 29, 31)

#attempt to fit regression model
model <- lm(y ~ x)

Error in model.frame.default(formula = y ~ x, drop.unused.levels = TRUE): 
  invalid type (list) for variable 'x'

lm()関数は入力としてベクトルのみを受け取ることができ、変数 x は現在リストであるため、エラーが発生します。

エラーを回避する方法

このエラーを回避する最も簡単な方法は、単純にunlist()関数を使用してリスト変数をベクトルに変換することです。

 #define variables
x <- list(1, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 13, 14)
y <- c(10, 13, 13, 14, 18, 20, 22, 24, 29, 31)

#attempt to fit regression model
model <- lm(y ~ unlist(x))

#view the model output
summary(model)

Call:
lm(formula = y ~ unlist(x))

Residuals:
    Min 1Q Median 3Q Max 
-1.1282 -0.4194 -0.1087 0.2966 1.7068 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 6.58447 0.55413 11.88 2.31e-06 ***
unlist(x) 1.70874 0.06544 26.11 4.97e-09 ***
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.8134 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9884, Adjusted R-squared: 0.987 
F-statistic: 681.8 on 1 and 8 DF, p-value: 4.97e-09

今回はunlist()を使用して変数 x をベクトルに変換したため、エラーなしで単純な線形回帰モデルを当てはめることができたことに注意してください。

重線形回帰モデルを近似していて、現在リスト オブジェクトである複数の予測子変数がある場合は、回帰モデルを近似する前にunlist()を使用してそれぞれをベクトルに変換できることに注意してください。

 #define variables
x1 <- list(1, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 13, 14)
x2 <- list(20, 16, 16, 15, 16, 12, 10, 8, 8, 4)
y <- c(10, 13, 13, 14, 18, 20, 22, 24, 29, 31)

#fit multiple linear regression model
model <- lm(y ~ unlist(x1) + unlist(x2))

#view the model output
summary(model)

Call:
lm(formula = y ~ unlist(x1) + unlist(x2))

Residuals:
    Min 1Q Median 3Q Max 
-1.1579 -0.4211 -0.1386 0.3108 1.7130 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 8.34282 4.44971 1.875 0.102932    
unlist(x1) 1.61339 0.24899 6.480 0.000341 ***
unlist(x2) -0.08346 0.20937 -0.399 0.702044    
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.8599 on 7 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9887, Adjusted R-squared: 0.9854 
F-statistic: 305.1 on 2 and 7 DF, p-value: 1.553e-07

ここでも、リスト内の各オブジェクトをベクトルに変換したため、エラーは発生しません。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

R で glm 出力を解釈する方法
R で ANOVA 結果を解釈する方法
R の処理方法 警告: glm.fit: アルゴリズムが収束しませんでした