आर: संख्यात्मक 'envir' तर्क भविष्यवाणी में लम्बाई नहीं है()

Question

मैं R में predict() फ़ंक्शन का उपयोग करके मॉडल में चर के साथ गुजरकर एक मूल्य की भविष्यवाणी करने का प्रयास कर रहा हूं।

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

यहाँ मेरी data frame, नाम df है:

मैं निम्न त्रुटि हो रही है

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 ... 

कोड:

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

> model 

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

Coefficients: 
(Intercept) df$Coupon 
    107286259   1349 

अब, जब मैं predict चलाने के लिए, मैं ऊपर दिखाए गए त्रुटि को प्राप्त करें।

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

कोई विचार जहां मैं गलत हो रहा हूं?

धन्यवाद

Answer 1

वहाँ कई समस्याओं यहां हैं:

1. predict() की newdata तर्क एक भविष्यवक्ता चर की जरूरत है। इस प्रकार आपको के लिए Total के बजाय इसे प्रतिक्रिया परिवर्तनीय के रूप में मानना ​​चाहिए।

2. भविष्यवाणियों को डेटा फ्रेम में नामित कॉलम के रूप में पारित करने की आवश्यकता है, ताकि predict() जानता है कि इसकी संख्याओं का प्रतिनिधित्व किस प्रकार किया गया है। (जब आप अधिक जटिल मॉडल मानते हैं, तो एक से अधिक भविष्यवाणियों वाले चर होने पर इसकी आवश्यकता स्पष्ट हो जाती है)।

3. इसके लिए काम करने के लिए, अपने मूल कॉल df बजाय अपने सूत्र में सीधे का उपयोग करने से, data तर्क के माध्यम से में पास करना चाहिए। (इस प्रकार, newdata में कॉलम का नाम फॉर्मूला के आरएचएस पर नाम से मिलान करने में सक्षम होगा)।

शामिल उन परिवर्तनों के साथ, इस काम करेगा:

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