我正在嘗試使用influence.measure()控制臺上方查看器中的功能查看診斷集合，因為對我來說它看起來“更干凈”。回歸函式沒有什么特別之處，它是一個基本的多元線性回歸。
total_labour_hrs_lm = lm(data = Grocery_Retailer, formula = Total_Labour_hrs ~ Cases_Shipped Labour_Hrs_Cost Holiday)
> dput(head(Grocery_Retailer[, 1:4], 10))
structure(list(Total_Labour_hrs = c(4264, 4496, 4317, 4292, 4945,
4325, 4110, 4111, 4161, 4560), Cases_Shipped = c(305657, 328476,
317164, 366745, 265518, 301995, 269334, 267631, 296350, 277223
), Labour_Hrs_Cost = c(7.17, 6.2, 4.61, 7.02, 8.61, 6.88, 7.23,
6.27, 6.49, 6.37), Holiday = c(0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0)), row.names = c("data.data.data.data.1",
"data.data.data.data.2", "data.data.data.data.3", "data.data.data.data.4",
"data.data.data.data.5", "data.data.data.data.6", "data.data.data.data.7",
"data.data.data.data.8", "data.data.data.data.9", "data.data.data.data.10"
), class = "data.frame")
做完所有這些之后，我打電話給influence.measure()：
View(as.data.frame(influence.measures(model = total_labour_hrs_lm)))
Error in View : cannot coerce class ‘"infl"’ to a data.frame
這是我得到的錯誤。我正在做一些閱讀以嘗試了解正在發生的事情，我推測這與無法將influence.measure()表中的最后一列強制轉換為可在View()函式中使用的結構有關。肯定有辦法解決這個問題，因為最后一列使用的所有內容都是*為了識別有影響的案例。
對編程來說仍然相對較新，所以類、結構等的概念還沒有被正式理解，并且基于我從我在 R 中所做的所有作業和實踐中學到的東西。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以操作模型結果和infl物件，以將資料轉換為與您在運行時看到的格式相同的格式influence.measures(model = total_labour_hrs_lm)。您可以將串列中的第一項轉換為資料框，然后找到有影響的資料行和mutate包含該資訊的新列（即 *）。
library(tidyverse)
library(tibble)
inflm <- influence.measures(total_labour_hrs_lm)
inflm.df <-
as.data.frame(inflm[["infmat"]]) %>%
tibble::remove_rownames() %>%
dplyr::mutate(inf = ifelse(row_number() %in% unname(which(
apply(inflm$is.inf, 1, any)
)), "*", ""))
輸出
dfb.1_ dfb.Cs_S dfb.L_H_ dfb.Hldy dffit cov.r cook.d hat inf
1 0.002676016 -0.0005907955 -0.004099162 0.00348584 -0.006017538 2.61954809 1.086293e-05 0.2085001
2 -0.132020690 0.3163760133 -0.118513731 0.08050579 0.518084429 1.19096264 6.629460e-02 0.2000735
3 -1.011752656 -0.2260721643 1.803437294 -1.06556827 -1.978217429 4.97708055 9.797699e-01 0.7978985 *
4 0.858588355 -0.8998589831 -0.357487343 0.06500172 -1.035351317 4.73921419 2.939023e-01 0.6947583 *
5 0.000000000 0.0000000000 0.000000000 0.00000000 NaN NaN NaN 1.0000000
6 -0.027980403 -0.0014046128 0.059268845 -0.06382214 0.124813877 2.25009310 4.588414e-03 0.1437767
7 -0.085471708 0.3210337973 -0.278119353 0.34105089 -0.529878642 2.16749365 7.637825e-02 0.3532302
8 -0.454518871 0.4661922675 0.131276469 0.13744951 -0.611770744 1.44932953 9.444163e-02 0.2838286
9 -0.062332350 0.0610196593 -0.002635099 0.07859391 -0.266734659 1.56401553 1.928013e-02 0.1173206
10 0.974167713 -1.0201812141 -0.218184444 -0.41667266 1.544679713 0.03659811 2.467009e-01 0.2006134 *
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