Getting Warning: “‘newdata’ aveva 1 riga ma le variabili trovate hanno 32 righe” su predicict.lm

Ho trovato delle peculiarità durante l’utilizzo della funzione predict e lm in R. Ho ottenuto risultati diversi per il frame di dati e il vettore per gli stessi dati.

Codice DataFrame:

data(mtcars) fitCar<-lm(mtcars$mpg~mtcars$wt) predict(fitCar, data.frame(x=mean(mtcars$wt)), interval="confidence") 

Produzione:

  fit lwr upr 1 23.282611 21.988668 24.57655 2 21.919770 20.752751 23.08679 3 24.885952 23.383008 26.38890 4 20.102650 19.003004 21.20230 5 18.900144 17.771469 20.02882 6 18.793255 17.659216 19.92729 7 18.205363 17.034274 19.37645 8 20.236262 19.136179 21.33635 9 20.450041 19.347720 21.55236 10 18.900144 17.771469 20.02882 11 18.900144 17.771469 20.02882 12 15.533127 14.064349 17.00190 13 17.350247 16.104455 18.59604 14 17.083024 15.809403 18.35664 15 9.226650 6.658271 11.79503 16 8.296712 5.547468 11.04596 17 8.718926 6.052112 11.38574 18 25.527289 23.927797 27.12678 19 28.653805 26.519252 30.78836 20 27.478021 25.554415 29.40163 21 24.111004 22.715653 25.50635 22 18.472586 17.319886 19.62529 23 18.926866 17.799465 20.05427 24 16.762355 15.452833 18.07188 25 16.735633 15.423002 18.04826 26 26.943574 25.112491 28.77466 27 25.847957 24.198041 27.49787 28 29.198941 26.963760 31.43412 29 20.343151 19.242185 21.44412 30 22.480940 21.268498 23.69338 31 18.205363 17.034274 19.37645 32 22.427495 21.219818 23.63517 

Messaggio di avviso:

‘newdata’ aveva 1 riga ma le variabili trovate hanno 32 righe

Quando separo entrambi i dati in vettoriale, ho ottenuto una risposta diversa

Codice per il vettore

 predict(fit,data.frame(x=mean(x)), interval="confidence") 

Produzione:

  fit lwr upr 1 20.09 18.99 21.19 

Qual è la ragione di questa differenza?

Questo è un problema nell’usare nomi diversi tra i tuoi data e i tuoi newdata data e non un problema tra l’uso di vettori o di dataframes.

Quando si adatta un modello con la funzione lm e quindi si usa predict per fare previsioni, predict tentativi di trovare gli stessi nomi sui newdata . Nel tuo primo caso, il nome x conflitto con mtcars$wt e quindi ricevi l’avviso.

Vedi qui un esempio di ciò che dico:

Questo è ciò che hai fatto e non hai ricevuto un errore:

 a <- mtcars$mpg x <- mtcars$wt #here you use x as a name fitCar <- lm(a ~ x) #here you use x again as a name in newdata. predict(fitCar, data.frame(x = mean(x)), interval = "confidence") fit lwr upr 1 20.09062 18.99098 21.19027 

Vedi che in questo caso ti adatti al tuo modello usando il nome x e newdata anche di usare il nome x nei tuoi newdata . In questo modo non ricevi avvisi ed è quello che ti aspetti.

Vediamo cosa succede quando cambio il nome in qualcos'altro quando ho inserito il modello:

 a <- mtcars$mpg #name it b this time b <- mtcars$wt fitCar <- lm(a ~ b) #here I am using name x as previously predict(fitCar, data.frame(x = mean(x)), interval = "confidence") fit lwr upr 1 23.282611 21.988668 24.57655 2 21.919770 20.752751 23.08679 3 24.885952 23.383008 26.38890 4 20.102650 19.003004 21.20230 5 18.900144 17.771469 20.02882 Warning message: 'newdata' had 1 row but variables found have 32 rows 

L'unica cosa che ho fatto ora era di cambiare il nome x quando si adattava il modello a b e quindi prevedere di usare il nome x nei newdata . Come puoi vedere, ho ricevuto lo stesso errore della tua domanda.

Spero che questo sia chiaro ora!

Un modo per aggirare questo senza fare nomi è usare il seguente:

 fitCar<-lm(mpg ~ wt, mtcars) #here you use x as a name predict(fitCar,data.frame(wt=mean(mtcars$wt)), interval="confidence") 

Nella formula per la funzione lm, non fare riferimento alle variabili utilizzando il pattern dataset $ variabile_name. Invece usa variablename + variablename … Questo non getterà l’avviso: ‘newdata’ ha una riga (test) nrow ma le variabili trovate hanno righe (treno) nrow.