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2016-07-10
> lm.M<-lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6,data=ms)
> summary(lm.M)

Call:
lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6, data = ms)

Residuals:
ALL 7 residuals are 0: no residual degrees of freedom!

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)   567.4839         NA      NA       NA
x1            -12.7925         NA      NA       NA
x2            -24.3139         NA      NA       NA
x3             -7.0690         NA      NA       NA
x4             -0.6138         NA      NA       NA
x5            119.5010         NA      NA       NA
x6          -2355.0108         NA      NA       NA

Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom
Multiple R-squared:      1,     Adjusted R-squared:    NaN
F-statistic:   NaN on 6 and 0 DF,  p-value: NA

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2016-7-10 12:14:05
你的原始数据是什么样的?
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2016-7-10 12:23:44
felixzhao123 发表于 2016-7-10 12:14
你的原始数据是什么样的?
y        x1                 x2             x3        x4                x5                  x6
201        11.11        8.91           0.143        0.4                0.302        0.0175
189        12.15        8.78           0.179        1.031        0.467        0.0274
153        12.83        9.46           1.811        1.161        0.548        0.0263
233        12.19        5.67           1.081        1.121        0.369        0.0322
131        13.19        11.59         0.117        0.98          0.553        0.0218
177        16.76        5.9            1.601         0.977        0.394        0.0259
222        8.2            9.22           0.903        1.061        0.478        0.0285
谢谢!
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2016-7-10 17:57:46
样本量不足。7个样本,6+1(截距)=7变量,残差为0。
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2016-7-10 19:07:38
ddinghzau 发表于 2016-7-10 17:57
样本量不足。7个样本,6+1(截距)=7变量,残差为0。
非常谢谢,我明白了~
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