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R：predict（）の数値「envir」引数の長さが1ではありません

変数をモデルに渡すことで、predict()関数を使用してRの値を予測しようとしています。

次のエラーが表示されます。

Error in eval(predvars, data, env) : 
  numeric 'envir' arg not of length one

これが私のdata frame、名前df：

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 ...

コード：

model <- lm(df$Total ~ df$Coupon)

> model

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

Coefficients:
(Intercept)    df$Coupon  
  107286259         1349

さて、predictを実行すると、上記のエラーが表示されます。

> predict(model, df$Total, interval="confidence")
Error in eval(predvars, data, env) : 
  numeric 'envir' arg not of length one

私が間違っている場所は何ですか？

ありがとう

rlmpredict
41
mikebmassey

ここにはいくつかの問題があります。

  1. predict()のnewdata引数には、予測子変数が必要です。したがって、モデルのresponse変数であるCouponではなく、Totalの値を渡す必要があります。

  2. 予測変数は、データフレーム内の名前付き列として渡す必要があります。そのため、predict()は、渡された数値が何を表すかを認識します。 （この必要性は、複数の予測変数を持つより複雑なモデルを検討するときに明らかになります）。

  3. これが機能するためには、元の呼び出しで、式で直接使用するのではなく、df引数を介してdataを渡す必要があります。 （このように、newdataの列の名前は、式のRHSの名前と一致することができます）。

これらの変更が組み込まれると、これは機能します。

model <- lm(Total ~ Coupon, data=df)
new <- data.frame(Coupon = df$Coupon)
predict(model, newdata = new, interval="confidence")
42
Josh O'Brien