Predict() - Может быть, я не понимаю

I опубликованный ранее сегодня об ошибке, которую я получал с помощью функции predict. Я смог исправить это и подумал, что я на правильном пути.

У меня есть ряд наблюдений (фактических данных), и у меня есть несколько точек данных, которые я хочу экстраполировать или предсказать. Я использовал lm для создания модели, затем я попытался использовать predict с фактическим значением, которое будет служить в качестве входного сигнала предиктора.

Этот код повторяется из моего предыдущего сообщения, но вот он:

df <- read.table(text = '
     Quarter Coupon      Total
1   "Dec 06"  25027.072  132450574
2   "Dec 07"  76386.820  194154767
3   "Dec 08"  79622.147  221571135
4   "Dec 09"  74114.416  205880072
5   "Dec 10"  70993.058  188666980
6   "Jun 06"  12048.162  139137919
7   "Jun 07"  46889.369  165276325
8   "Jun 08"  84732.537  207074374
9   "Jun 09"  83240.084  221945162
10  "Jun 10"  81970.143  236954249
11  "Mar 06"   3451.248  116811392
12  "Mar 07"  34201.197  155190418
13  "Mar 08"  73232.900  212492488
14  "Mar 09"  70644.948  203663201
15  "Mar 10"  72314.945  203427892
16  "Mar 11"  88708.663  214061240
17  "Sep 06"  15027.252  121285335
18  "Sep 07"  60228.793  195428991
19  "Sep 08"  85507.062  257651399
20  "Sep 09"  77763.365  215048147
21  "Sep 10"  62259.691  168862119', header=TRUE)

str(df)
'data.frame':   21 obs. of  3 variables:
 $ Quarter   : Factor w/ 24 levels "Dec 06","Dec 07",..: 1 2 3 4 5 7 8 9 10 11 ...
 $ Coupon: num  25027 76387 79622 74114 70993 ...
 $ Total: num  132450574 194154767 221571135 205880072 188666980 ...

код:

model <- lm(df$Total ~ df$Coupon, data=df)

> model

Call:
lm(formula = df$Total ~ df$Coupon)

Coefficients:
(Intercept)    df$Coupon  
  107286259         1349

Прогнозировать код (на основе предыдущей справки):

(Это значения предиктора, которые я хочу использовать для получения прогнозируемого значения)

Quarter = c("Jun 11", "Sep 11", "Dec 11")
Total = c(79037022, 83100656, 104299800)
Coupon = data.frame(Quarter, Total)

Coupon$estimate <- predict(model, newdate = Coupon$Total)

Теперь, когда я запустил это, я получаю следующее сообщение об ошибке:

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "estimate", value = c(60980.3823396919,  : 
  replacement has 21 rows, data has 3

В моем исходном фрейме данных, который я использовал для создания модели, в ней было 21 наблюдение. Теперь я пытаюсь предсказать 3 значения на основе модели.

Я либо действительно не понимаю эту функцию, либо имею ошибку в моем коде.

Помощь будет оценена.

Спасибо

Ответ 1

Сначала вы хотите использовать

model <- lm(Total ~ Coupon, data=df)

not model <-lm(df$Total ~ df$Coupon, data=df).

Во-вторых, говоря lm(Total ~ Coupon), вы подгоняете модель, которая использует Total в качестве переменной ответа, а Coupon - как предиктор. То есть ваша модель имеет форму Total = a + b*Coupon, при a и b оцениваемые коэффициенты. Обратите внимание, что ответ идет в левой части ~, а предиктор справа.

Из-за этого, когда вы задаете R, чтобы дать вам предсказанные значения для модели, вы должны предоставить набор новых значений предиктора, то есть новые значения Coupon, а не Total.

В-третьих, судя по вашей спецификации newdata, похоже, что вы на самом деле после модели, чтобы она соответствовала Coupon как функция Total, а не наоборот. Для этого:

model <- lm(Coupon ~ Total, data=df)
new.df <- data.frame(Total=c(79037022, 83100656, 104299800))
predict(model, new.df)

Ответ 2

Спасибо, Хонг, это была именно та проблема, с которой я столкнулся. Полученная ошибка предполагает, что количество строк неверно, но проблема в том, что модель была обучена с использованием команды, которая заканчивается неправильными именами параметров.

Это действительно критическая деталь, которая совершенно неочевидна для lm и т.д. В некоторых уроках ссылка на выполнение строк, таких как lm([email protected]$Palmitic), заканчивается именами переменных оливковой области $Area NOT, поэтому создание записи с использованием anewdata<-data.frame(Palmitic=2) не может быть использовано. Если вы используете lm([email protected],data=olive), тогда имена переменных правы, а предсказание работает.

Реальная проблема заключается в том, что сообщение об ошибке не указывает на проблему вообще:

Предупреждающее сообщение: "anewdata" имеет 1 строку, но переменная имеет X Строки

Ответ 3

вместо newdata вы используете newdate в своем коде прогноза, проверьте один раз. и просто используйте Coupon$estimate <- predict(model, Coupon) Он будет работать.

Ответ 4

Чтобы избежать ошибок, важным моментом в новом наборе данных является имя независимой переменной. Он должен быть таким же, как указано в модели. Другим способом является вложение двух функций без создания нового набора данных.

model <- lm(Coupon ~ Total, data=df)
predict(model, data.frame(Total=c(79037022, 83100656, 104299800)))

Обратите внимание на модель. Следующие две команды похожи, но для функции предиката первая работа вторая не работает.

model <- lm(Coupon ~ Total, data=df) #Ok
model <- lm(df$Coupon ~ df$Total) #Ko