統計ソフトRの重回帰分析について。

自身の前後で地価の説明変数の影響がどう変化したかなという興味の元統計を勉強し始めました、最近。それでRにてlm()で重回帰分析してsummary()をしようとしています。
その途中でけっつまづいたので助けてください！

aが被説明変数でb1,b2が説明変数として

> a <- c(148, 160, 159, 153, 151, 140, 158, 137, 149, 160)
> b1 <- c(41, 49, 45, 43, 42, 29, 49, 31, 47, 47)
> b2 <- c(41, 159, 153, 151, 140, 31, 47, 47, 47, 47)

> y<-data.frame(a,b1,b2)

>y.lm<-lm(a~.,data=y)

と打つと

以下にエラー lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
因子保管モードを変更するのは不正です
追加情報: 警告メッセージ：
In model.response(mf, "numeric") :
因子応答を持つ type="numeric" の使用は無視されるでしょう

とかえされるんですがなにがいけないんですかね ？
助けてください！
それ以外にもRで壁にあたった時自分で対処できるようになれそうなサイトorぐぐり方も指南していただけると今後が幸いです。

No.1 ベストアンサー 回答者： optimumsoup 回答日時： 2012/03/01 10:54

エクセルを持っていられませんか。

エクセルですとえらーにはならず、次のような結果になりました。
概要

回帰統計
重相関 R0.922189168
重決定 R20.850432862
補正 R20.807699394
標準誤差3.599850577
観測数10

分散分析表
自由度変動分散観測された分散比有意 F
回帰2515.7875308257.893765419.900862280.001293977
残差790.7124692412.95892418
合計9606.5

係数標準誤差t P-値下限 95%上限 95%下限 95.0%上限 95.0%
切片108.03255187.33187651614.734638751.58675E-0690.69543123125.369672590.69543123125.3696725
X 値 10.9695702190.1828145215.3035733510.001119020.537282881.4018575590.537282881.401857559
X 値 20.0284429650.023089051.2318811510.257765718-0.0261539230.083039853-0.0261539230.083039853

この回答へのお礼

もう回答されないとほっといていました。

回答ありがとうございます。

ベストアンサーにさせて頂きます。

お礼日時：2012/03/17 15:44