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model.frame.default中的错误...变量长度不同

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在使用mgcv包运行gam模型时，我遇到了一条奇怪的错误消息，我无法理解 . 错误消息是“model.frame.default中的错误（公式=死亡~pm10滞后（resid1,1））：变量长度不同（找到'Lag（resid1,1）'）” . 模型1中使用的观察数量是与偏差残差的长度完全相同，因此我认为这个误差与数据大小或长度的差异无关 .

我在网页here上发现了一条相当相关的错误消息，但该帖子没有得到足够的答案，因此对我的问题没有帮助

可重复的示例和数据如下：

library(quantmod)
library(mgcv) 
require(dlnm)

df <- chicagoNMMAPS
df1 <- df[,c("date","dow","death","temp","pm10")] 
df1$trend<-seq(dim(df1)[1]) ### Create a time trend

运行模型

model1<-gam(death ~ pm10 + s(trend,k=14*7)+ s(temp,k=5), data=df1, na.action=na.omit, family=poisson)

获得偏差残差

resid1 <- residuals(model1,type="deviance")

为模型1添加一天滞后偏差

model1_1 <- update(model1,.~.+ Lag(resid1,1),  na.action=na.omit)

model1_2<-gam(death ~ pm10 + s(trend,k=14*7)+ s(temp,k=5) + Lag(resid1,1), data=df1, na.action=na.omit, family=poisson)

这两个模型都产生了相同的错误消息

r

3 回答

  • 4

    另一件可能导致此错误的事情是使用arm包中的中心/缩放标准化函数创建模型 - m <- standardize(lm(y ~ x, data = train))

    如果您尝试 predict(m) ，则会收到与此问题相同的错误 .

    回复于
  • 12

    Joran建议在运行模型之前首先删除NA . 因此，我删除了NA，运行模型并获得残差 . 当我通过包含滞后残差更新model2时，错误消息没有再次出现 .

    删除NAs

    df2<-df1[complete.cases(df1),]

    运行主模型

    model2<-gam(death ~ pm10 + s(trend,k=14*7)+ s(temp,k=5), data=df2, family=poisson)

    获得残差

    resid2 <- residuals(model2,type="deviance")

    通过包含滞后1残差来更新模型2

    model2_1 <- update(model2,.~.+ Lag(resid2,1),  na.action=na.omit)
    回复于
  • 4

    它很简单，只需确保列中的数据类型相同即可 . 对于例如我遇到了同样的错误，那是另一个错误：

    对比误差< - （* tmp *，value = contr.funs [1 isOF [nn]]）：对比度仅适用于2级或更高级别的因素

    所以，我回到我的excel文件或csv文件，在变量上设置一个过滤器，抛出错误并检查不同的数据类型是否相同 . 而且......哦！它有数字和字符串，所以我将数字转换为字符串，它对我来说效果很好 .

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