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预测功能错误 - 错误的环境类型？

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我有一个关于R中的预测函数的问题 . 我正在尝试验证二项式GLM模型，并且在模型解释中，我遇到了以下错误（我没有在网上找到任何明确的答案）

#Model interpretation
range(Data$col1)

MyData <- expand.grid(col1 = seq(from = -85.97, 
                                    to = 510.06, 
                                    length = 25),
                  Position = levels(Data$col1))


P1          <- predict(M1, newdata = MyData, se = TRUE, type = "link")
MyData$Pi   <- exp(P1$fit) / (1 + exp(P1$fit))
MyData$SeUp <- exp(P1$fit + 1.96*P1$se.fit) / (1 + exp(P1$fit + 
1.96*P1$se.fit))
MyData$SeLo <- exp(P1$fit - 1.96*P1$se.fit) / (1 + exp(P1$fit - 
1.96*P1$se.fit))
MyData

错误是：

Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = 
object$xlevels) : 
invalid type (environment) for variable 'Position'

谁能帮我？

非常感谢

r environment predict

1 回答

  • 0

    一种可能性是 col1 实际上不是一个因素 . 这意味着 levels(Data$col1) 返回 NULL 而 MyData 只有1列，您可以调用 col1 但 Position 不存在 . 然后在进行预测时，R在数据帧中找不到 Position 并在全局环境中查找它，从而找到基函数 ?Position . 您可以考虑使用 Position = sort(unique(Data$col1)) 而不是 levels .

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