Rにおける回帰分析について

やりたいこと

Rを利用した重回帰分析。説明変数を出席日数、従属変数をアルバイトの有無、自宅通学か否か、通学時間としてこれらが出席日数にどのような影響を与えているかの分析です。
またアルバイトと自宅通学はダミー変数を用いています

現状

|出席日数|アルバイト|自宅通学|通学時間|
|:--|:--:|--:|
|5|1|1|40|
|5|1|1|120|
|5|1|1|50|
|....|...|...|...|

このようなデータをcsv形式でRに表示するところまではできたのですが,result関数などを用いてもうまく分析することができていないです。
出席日数、アルバイト、自宅通学、通学時間をそれぞれ、Y,X1,X2,X3として

result <- lm(Y1~X1+X2+X3,data=d)

としたのですが

eval(predvars, data, env) でエラー:  オブジェクト 'Y1' がありません

のようなエラーが出ます

また挿入したデータなのですが、表示すると

 Y1.X1.X2.X3
1    5,1,1,40
2   5,1,1,120
3    5,1,1,50
4    5,1,1,90
5    5,1,2,30
6    4,1,1,90

のように微妙なズレが発生しています。このズレが何かエラーを引き起こしているのでしょうか？
合わせてご回答していただけると幸いです。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

CSV ファイルの中身が以下の様になっている場合、

csv
1出席日数,アルバイト,自宅通学,通学時間
25,1,1,40
35,1,1,120
45,1,1,50
55,1,1,90
65,1,2,30
74,1,1,90

データフレームは以下の様になるはずです。

r
1df <- read.csv('data.csv')
2print(df)
3
4  出席日数  アルバイト 自宅通学  通学時間
51        5          1        1       40
62        5          1        1      120
73        5          1        1       50
84        5          1        1       90
95        5          1        2       30
106        4          1        1       90

このデータフレームで線形回帰分析を行うと以下の通りになります。

r
1> lm(出席日数~アルバイト+自宅通学+通学時間, data=df)
2
3Call:
4lm(formula = 出席日数 ~ アルバイト + 自宅通学 + 
5    通学時間, data = df)
6
7Coefficients:
8(Intercept)   アルバイト     自宅通学     通学時間  
9   4.953271           NA     0.065421    -0.002804