Hola Lorena,

Dale una mirada a el paquete gdata:

> require(gdata)
> d <- read.xls('~/Downloads/TUN.xlsx', header = TRUE)
> head(d)
  Code.Poduct Chapter AVE. Tariff d1 d2 d3 d4 d5 d6 d7 d8 d9 d10 d11 d12
d13 d14 d15
1       10110       1   NA  0.564  1  0  0  0  0  0  0  0  0   0   0   0
0   0   0
2       10111       1  0.1     NA  1  0  0  0  0  0  0  0  0   0   0   0
0   0   0
3       10119       1  0.1     NA  1  0  0  0  0  0  0  0  0   0   0   0
0   0   0
4       10120       1  0.3     NA  1  0  0  0  0  0  0  0  0   0   0   0
0   0   0
5       10190       1   NA  1.100  1  0  0  0  0  0  0  0  0   0   0   0
0   0   0
6       10210       1  1.1  1.500  1  0  0  0  0  0  0  0  0   0   0   0
0   0   0
  d16 d17 d18 d19 d20 d21 d22   d1T d2T d3T d4T d5T d6T d7T d8T d9T d10T
d11T d12T
1   0   0   0   0   0   0   0 0.564   0   0   0   0   0   0   0   0    0
 0    0
2   0   0   0   0   0   0   0    NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   NA
NA   NA
3   0   0   0   0   0   0   0    NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   NA
NA   NA
4   0   0   0   0   0   0   0    NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   NA
NA   NA
5   0   0   0   0   0   0   0 1.100   0   0   0   0   0   0   0   0    0
 0    0
6   0   0   0   0   0   0   0 1.500   0   0   0   0   0   0   0   0    0
 0    0
  d13T d14T d15T d16T d17T d18T d19T d20T d21T d22T
1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
2   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
3   NA


En cuanto a tu pregunta, no creo que "d1T" deba ser un factor:

> class(d[, "d1T"])
[1] "numeric"
>

> table(d[, "d1T"], useNA = 'always')
     0    0.2 0.2288 0.2575 0.2767  0.564 0.8426    1.1   1.25    1.5
1.85   <NA>
   672      8      1      1      1      1      1      1      6      1
 2     55


Ahora, si haces

d <-  d[, "d1T']

y corres tu modelo de nuevo,

> fit <- lm (AVE. ~ d1 + d1T*Tariff, data = d)
> summary(fit)

Call:
lm(formula = AVE. ~ d1 + d1T * Tariff, data = d)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-0.4165 -0.4108 -0.3149  0.3896  1.8855

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  0.409363   0.039526  10.357   <2e-16 ***
d1           0.584455   0.558648   1.046    0.296
d1T         -0.677138   1.257898  -0.538    0.591
Tariff       0.003317   0.043319   0.077    0.939
d1T:Tariff   0.104556   0.613356   0.170    0.865
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.5515 on 555 degrees of freedom
  (190 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.003959, Adjusted R-squared:  -0.00322
F-statistic: 0.5515 on 4 and 555 DF,  p-value: 0.698


Saludos,
Jorge.-



2014-01-12 23:59 GMT+11:00 Lorena Tudela Marco <lorenatudelamarco@gmail.com>
:

> Disculpar! adjunto los datos con los que ando trabajando!
>
> Muchas gracias de nuevo,
>
> Lorena
>
>
>
> El 12 de enero de 2014, 13:53, Lorena Tudela Marco <
> lorenatudelamarco@gmail.com> escribió:
>
>> Buenos días,
>>
>> Me gustaría aplicar una regresión múltiple a los datos con los que
>> trabajo pero no se como introducir los datos en R.  He
>> probado introducir el siguiente comando:
>>
>> modeloM<-lm(AVE.~ d1 + as.factor(d1T)*Tariff)
>> summary(modeloM)
>>
>> Pero me da el siguiente error:
>>
>> > summary(modeloM)
>> Error in if (attr(z$terms, "intercept")) sum((f - mean(f))^2) else
>> sum(f^2) :
>>   argument is of length zero
>>
>> Mi intención es calcular la siguiente regresión: Ave = cte +
>> d1*coeficiente1 + (d1T*Tariff)*coeficiente 2
>> Siendo: AVE, la variable dependiente y Tarrif, la variable independiente.
>>
>> Imagino que no estoy introduciendo correctamente el comando inicial del
>> modelo y por eso me da error ¿Alguien esta trabajando en temas similares
>> o podría orientarme ?
>>
>> Muchas gracias, cualquier aportación sera bienvenida!
>>
>> Un abrazo, que tengáis un buen día.
>>
>> Lorena
>>
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