studio - R: numérico ''envir'' arg no de longitud uno en predict()

predict glm r

Question

Estoy tratando de predecir un valor en R usando la función de predict() , pasando variables al modelo.

Estoy teniendo el siguiente error:

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

Aquí está mi data frame , nombre 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 ...

Código:

model <- lm(df$Total ~ df$Coupon)
> model
Call:
lm(formula = df$Total ~ df$Coupon)
Coefficients:
(Intercept) df$Coupon
107286259 1349

Ahora, cuando corro predict , obtengo el error que mostré arriba.

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

¿Alguna idea de dónde estoy yendo mal?

Gracias

Answer 1

Hay varios problemas aquí:

1. El argumento newdata de predict() necesita una variable de predicción . Por lo tanto, debe pasar los valores de Coupon , en lugar de Total , que es la variable de respuesta en su modelo.

2. La variable de predicción debe pasarse como una columna con nombre en un marco de datos, de modo que predict() sabe qué representan los números que se le han entregado. (La necesidad de esto se vuelve clara cuando se consideran modelos más complicados, que tienen más de una variable de predicción).

3. Para que esto funcione, su llamada original debe pasar df a través del argumento de data , en lugar de usarlo directamente en su fórmula. (De esta forma, el nombre de la columna en newdata podrá coincidir con el nombre en el RHS de la fórmula).

Con esos cambios incorporados, esto funcionará:

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