Вызов «glm» в R с категориальной переменной ответа

Возможный дубликат:
   Почему я получаю «Алгоритм не сходился» и «заданы числовые 0 или 1» предупреждения с помощью glm?

Я пытаюсь установить glm, используя следующие данные с переменной ответа y1 как категорически. Код дает мне следующее предупреждающее сообщение:

glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

Иногда это дает мне ошибку

glm.fit: algorithm did not converge

Из данных видно, что существует четкая связь между предиктором и переменной ответа.

1. Is the 'did not converge' error because of less number of data points?

2. glm is converting the response variable into factor as shown below. Is this normal?

3. Having an x1 and x2 value, how can I know the response?

     x1 = c(runif(10,50,100) , runif(10,101,150) )
     x2 = c(runif(10,1,50) , runif(10,51,100) )
     y1 = c(rep('n',10), rep('y',10)) 
     tmpData = data.frame(x1,x2,y1)
     tmpData
     str(tmpData)
     model <- glm(formula = 'y1~x1+x2', family=binomial(), na.action=na.omit, data=tmpData)
     summary(model) 
   
    >str(tmpData)
   'data.frame':   20 obs. of  3 variables:
    $ x1: num  97.9 90.3 62.1 76 63.5 ...
    $ x2: num  18.6 49.4 21.2 47.7 24.8 ...
    $ y1: Factor w/ 2 levels "n","y": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...