如何正确使用dunif()函数执行线性回归？求解无结果异常

你的核心问题是混淆了R语言中分布密度函数和随机数生成函数：

• dunif()是计算均匀分布的概率密度值，不是生成均匀分布随机数
• dnorm()是计算正态分布的概率密度值，不是生成正态分布随机数

当你传入n=1000时，这两个函数只返回了x=1000处的密度值，所以x和e都是长度为1的向量，最终y也只有1个数据点。线性回归需要至少2个数据点才能计算自由度，因此出现了残差自由度为0的报错。

修正后的代码 #

把生成随机数的函数换成对应的r开头函数：

set.seed(69)
n <- 1000
e <- rnorm(n, 0, 0.1)  # 生成n个均值0、标准差0.1的正态随机数
x <- runif(n, 0, 1)    # 生成n个0到1之间的均匀随机数

y = 5*x + e
fit <- lm(y ~ x)
summary(fit)

预期输出示例 #

运行后你会得到类似这样的结果（因set.seed固定了随机数，结果可复现）：

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-0.3179 -0.0667  0.0012  0.0692  0.3210 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -0.00129    0.00606  -0.213    0.831    
x            5.00527    0.01050  476.75   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.0994 on 998 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9959,	Adjusted R-squared:  0.9959 
F-statistic: 2.273e+05 on 1 and 998 DF,  p-value: < 2.2e-16

可以看到x的系数接近设定的5，截距接近0，回归结果有效。

新手提示 #

R语言中分布相关函数分四类，开头字母对应不同功能：

• d：计算概率密度（连续分布）或概率质量（离散分布）
• p：计算累积分布概率
• q：计算分位数
• r：生成指定分布的随机数

以后生成随机数记得用r开头的函数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者philipp jacober