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 ...
    
1
nl ja de
вы запустили это сообщение об ошибке? Или Google для «полного разделения» ... или поиска по SO: stackoverflow.com/questions/8596160/…
добавлено автор Ben Bolker, источник
Это ответ на этот закрытый вопрос: stats.stackexchange.com/questions/47327/…
добавлено автор Aaron, источник
Это обычная проблема в R с glm, если вы немного поработаете в Google, вы найдете разные подсказки для поиска. одна из причин может заключаться в том, что ваши данные слишком совершенны. Сделайте поиск в stats.stackexchange.com , и вы узнаете много вопросов/ответов по той же проблеме, что и у вас.
добавлено автор Gago-Silva, источник