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R: l'argument numérique 'envir' n'est pas de longueur un dans predite ()

J'essaie de prédire une valeur dans R en utilisant la fonction predict(), en passant des variables dans le modèle.

Je reçois l'erreur suivante:

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

Voici mon data frame, nom 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 ...

Code:

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

> model

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

Coefficients:
(Intercept)    df$Coupon  
  107286259         1349

Maintenant, lorsque j'exécute predict, j'obtiens l'erreur que j'ai montrée ci-dessus.

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

Une idée où je me trompe?

Merci

rlmpredict
41
mikebmassey

Il y a plusieurs problèmes ici:

  1. L'argument newdata de predict() a besoin d'une variable prédicteur. Vous devez donc lui passer des valeurs pour Coupon, au lieu de Total, qui est la variable réponse dans votre modèle.

  2. La variable de prédiction doit être transmise sous la forme d'une colonne nommée dans une trame de données, afin que predict() sache ce que représentent les nombres qui lui ont été remis. (La nécessité de cela devient claire lorsque l'on considère des modèles plus compliqués, ayant plus d'une variable prédictive).

  3. Pour que cela fonctionne, votre appel d'origine doit passer df via l'argument data, plutôt que de l'utiliser directement dans votre formule. (De cette façon, le nom de la colonne dans newdata pourra correspondre au nom sur le RHS de la formule).

Une fois ces changements intégrés, cela fonctionnera:

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