R：数字“环境”参数在预测（）中不是长度为一

Posted 2023-02-16

【中文标题】R：数字“环境”参数在预测（）中不是长度为一

【英文标题】：R: numeric 'envir' arg not of length one in predict()

【发布时间】：2012-02-20 00:49:21

【问题描述】：

我正在尝试使用predict() 函数通过将变量传递到模型中来预测R 中的值。

我收到以下错误：

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

这是我的data frame，名字是df：

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 ...

代码：

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

> model

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

Coefficients:
(Intercept)    df$Coupon  
  107286259         1349 

现在，当我运行 predict 时，我得到了上面显示的错误。

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

知道我哪里出错了吗？

谢谢

【参考方案1】：

这里有几个问题：

predict() 的 newdata 参数需要一个 predictor 变量。因此，您应该将值传递给 Coupon，而不是 Total，这是模型中的 response 变量。

预测变量需要作为数据框中的命名列传入，以便 predict() 知道它收到的数字代表什么。 （当您考虑具有多个预测变量的更复杂的模型时，这一需求变得很明显）。

为此，您的原始调用应通过 data 参数传入 df，而不是直接在公式中使用它。 （这样newdata中的列名就能匹配公式右轴上的名称了）。

合并这些更改后，这将起作用：

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

【讨论】：

+1 他们实际上并不需要从原始数据框中传递 Coupon 值。也许他们真的想预测Total 值的响应。但这些值必须在 named Coupon 中，以便与模型匹配。

@joran -- 感谢您提出这一点。通常，您需要传入 Coupon 的值，而不是用于拟合模型的值。当你确实想要模型中点的预测值时，你可以说predict(model, interval="confidence")

@JoshO'Brien 谢谢。像冠军一样工作。

josh：这可能不是你认为的那样！考虑predict(model, Coupon=NA, interval="confidence") 会发生什么...

@HongOoi -- 非常感谢您指出这一点！自从我使用预测以来已经太久了，我回答得太快了，没有检查一些排列。现在应该修好了。