我正在研究一个总观测值为1008的数据集，并删除缺失的情况以创建线性模型 . 现在，训练集共有937个观测值 .

我用来创建我的lm的代码如下：

lm.data <- lm(N001S009P088.Average.Horizontal.Wind.Speed.RG.6 ~ C01.Average.Wind.Speed.48.5m+
            C02.Average.Wind.Speed.48.5m+ C03.Average.Wind.Speed.40.0m+
            C05.Average.Wind.Speed.15.0m+ N002S007P004.Average.Pressure..mb.+ 
            N001S007P006.Average.wind.speed,
          data=complete.data)

我现在正在尝试使用训练集中的lm返回并预测原始数据集中的缺失值 .

all.data$Expected.RG.6.Average.Wind.Speed <- predict(lm.data)

当我运行此过程时，我收到以下错误消息：

$<-.data.frame 中的错误（ *tmp* ，"Expected.RG.6.Average.Wind.Speed"，：替换有947行，数据有1008

这些预测值将相对于实际值绘制，以查看线性模型在其预测中的有效性 .

此外，整个列都填充了缺少的数据值 .

任何有关这方面的见解将不胜感激 .

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