plot.lm错误：$运算符对原子向量无效

Question

我有以下带有转换的回归模型：

fit <- lm( I(NewValue ^ (1 / 3)) ~ I(CurrentValue ^ (1 / 3)) + Age + Type - 1,
           data = dataReg)
plot(fit)                                                                      

但是plot给我以下错误：

Error: $ operator is invalid for atomic vectors

关于我在做什么错的任何想法吗？

注意：summary，predict和residuals都可以正常工作。

Answer 1

这实际上是一个非常有趣的观察。实际上，plot.lm在这种情况下，在所有受支持的6个图中，只有QQ图失败。考虑以下可重现的示例：

x <- runif(20)
y <- runif(20)
fit <- lm(I(y ^ (1/3)) ~ I(x ^ (1/3)))
## only `which = 2L` (QQ plot) fails; `which = 1, 3, 4, 5, 6` all work
stats:::plot.lm(fit, which = 2L)

在内部plot.lm，QQ图简单地产生如下：

rs <- rstandard(fit)  ## standardised residuals
qqnorm(rs)  ## fine
## inside `qqline(rs)`
yy <- quantile(rs, c(0.25, 0.75))
xx <- qnorm(c(0.25, 0.75))
slope <- diff(yy)/diff(xx)
int <- yy[1L] - slope * xx[1L]
abline(int, slope)  ## this fails!!!

错误：$运算符对原子向量无效

因此，这纯粹是abline功能问题！注意：

is.object(int)
# [1] TRUE

is.object(slope)
# [1] TRUE

即，两个int和slope具有类属性（读?is.object，它是检查对象是否具有类属性的非常有效的方式）。什么级别？

class(int)
# [1] AsIs

class(slope)
# [1] AsIs

这是使用的结果I()。确切地说，它们rs从响应变量继承或从响应变量继承此类。也就是说，如果我们I()在响应时使用模型公式的RHS ，则会得到这种行为。

您可以在此处进行一些实验：

abline(as.numeric(int), as.numeric(slope))  ## OK
abline(as.numeric(int), slope)  ## OK
abline(int, as.numeric(slope))  ## fails!!
abline(int, slope)  ## fails!!

因此abline(a, b)对第一个参数是否a具有类属性非常敏感。

为什么？因为abline可以接受带有“ lm”类的线性模型对象。内部abline：

if (is.object(a) || is.list(a)) {
    p <- length(coefa <- as.vector(coef(a)))

如果a有一个类，abline则将其假定为模型对象（无论它是否真的是!!!），然后尝试使用coef来获取系数。此处进行的检查相当不可靠；我们可以abline很容易地使失败：

plot(0:1, 0:1)
a <- 0  ## plain numeric
abline(a, 1)  ## OK
class(a) <- "whatever"  ## add a class
abline(a, 1)  ## oops, fails!!!

错误：$运算符对原子向量无效

因此，得出的结论是：避免I()在模型公式中使用您的响应变量。可以有I()协变量，但不能有响应。lm而且大多数通用函数都不会遇到麻烦，但是plot.lm会。