如何解决如何在R中的lmx〜y函数中处理负值？
运行脚本时，出现以下错误消息：Error in lm.fit(x,y,offset = offset,singular.ok = singular.ok,...) : 0 (non-NA) cases，我猜测这是由于某些负值引起的吗？
该脚本遍历了csv文件列表，对于其中的一小部分，代码正在运行。但是对于所有人，我都会收到错误消息。我检查了数据，发现一些NDVI负值（约占整个数据的2％）始终为-99999。而且我的土壤湿度值为0。
我发现此解决方案na.action=na.exclude要添加到lm函数中：
model <- lm(NDVI ~ T + Prec + soilM,data = BeforeConf)
model <- lm(NDVI ~ T + Prec + soilM,data = BeforeConf,na.action=na.exclude)
但是仍然会出现相同的错误。除了从数据中删除负值之外，您还有其他解决方案吗？最好是忽略整个而不是在线性回归（lm）中排除这些值，或者忽略整个csv文件。如果其中包含负值。
解决方法
R中缺少的值应编码为NA。您可以使用replace，
replace(dat,dat == -99999,NA)
# X1 X2 X3
# 1 1.37 1.30 -0.31
# 2 NA 2.29 -1.78
# 3 0.36 -1.39 -0.17
# 4 0.63 -0.28 1.21
# 5 0.40 NA 1.90
# 6 -0.11 0.64 -0.43
# 7 1.51 -0.28 -0.26
# 8 -0.09 -2.66 -1.76
# 9 2.02 -2.44 NA
# 10 -0.06 1.32 -0.64
实际上直接在公式中起作用而无需更改数据。
lm(X1 ~ X2 + X3,replace(dat,NA))$coefficients
# (Intercept) X2 X3
# 0.61499466 0.06062925 0.25979370
如果缺少多个代码，则可以执行以下操作：
replace(dat,array(unlist(dat) %in% c(-99999,-88888),dim(dat)),NA)
数据：
set.seed(42)
dat <- data.frame(matrix(round(rnorm(30),2),10,3))
dat[2,1] <- -99999
dat[5,2] <- -99999
dat[9,3] <- -99999
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