上述代码运行后报错Error in contrasts.fit(fit, cont.matrix) : Number of rows of contrast matrix must match number of coefficients in fit Execution halted，请进行修改和分析

根据报错信息，这个错误通常是由于对比矩阵的行数与拟合模型的系数数量不匹配导致的。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查对比矩阵的行数和拟合模型的系数数量是否匹配。确保对比矩阵的行数与系数数量相等。

2. 检查是否有变量被遗漏或多余。确保对比矩阵中包含了所有的变量，并且没有多余的变量。

3. 检查是否有重复的变量。如果对比矩阵中存在重复的变量，可能会导致行数和系数数量不匹配的错误。

4. 确保使用正确的函数和参数。有时候错误可能是由于使用了不适合的函数或参数导致的。

如果以上方法都没有解决问题，你可以提供更多的代码和数据信息，以便更详细地分析和解决问题。

相关问题

glm.probs=predict(glm.fit,type = "response") glm.probs[1:10] contrasts(lable)

您的问题是关于 R 语言中的逻辑回归模型的预测和对分类变量进行对比的方法。下面是回答：

在 R 语言中，使用逻辑回归模型 glm.fit 对数据进行拟合后，可以使用 predict 函数来进行预测。其中，参数 type = "response" 表示输出的结果为概率值，即预测为正例的概率。具体命令如下：

glm.probs = predict(glm.fit, type = "response")

这将返回一个向量 glm.probs，其中包含了每个观测值的预测概率。如果您想查看前 10 个观测值的预测概率，可以使用以下命令：

glm.probs[1:10]

另外，如果您想对分类变量进行对比，可以使用 contrasts 函数。具体命令如下：

contrasts(lable)

其中，lable 为需要进行对比的分类变量。这将返回一个矩阵，其中包含了该分类变量各个水平之间的对比结果。需要注意的是，这些命令的输出结果可能因为数据不同而有所不同。

Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels >

这个错误通常出现在使用lm()函数进行线性回归时，其中输入的自变量是非因子变量（numeric或character），而不是因子变量（factor）。lm()函数中的contrasts()函数只能用于因子变量。

解决方法是将自变量转换为因子变量，例如使用factor()函数将character变量转换为因子变量。或者你可以使用其他适当的函数来处理你的数据，使其符合lm()函数的要求。