R predict()函数返回错误的值/值太多
R predict()函数返回错误的值/值太多
提问于 2014-10-01 05:15:11
我正在尝试将吸光度(Abs)值转换为浓度(ng/mL)，基于已建立的线性模型和标准曲线。我计划通过使用predict()函数来实现这一点。我在获取predict()以返回期望的结果时遇到了麻烦。下面是我的代码示例：
Standards<-data.frame(ng_mL=c(0,0.4,1,4),
Abs550nm=c(1.7535,1.5896,1.4285,0.9362))
LM.2<-lm(log(Standards[['Abs550nm']])~Standards[['ng_mL']])
Abs<-c(1.7812,1.7309,1.3537,1.6757,1.7409,1.7875,1.7533,1.8169,1.753,1.6721,1.7036,1.6707,
0.3903,0.3362,0.2886,0.281,0.3596,0.4122,0.218,0.2331,1.3292,1.2734)
predict(object=LM.2,
newdata=data.frame(Concentration=Abs[1]))#using Abs[1] as an example, but I eventually want predictions for all values in Abs运行最后几行代码会得到以下输出：
> predict(object=LM.2,
+ newdata=data.frame(Concentration=Abs[1]))
1 2 3 4
0.5338437 0.4731341 0.3820697 -0.0732525
Warning message:
'newdata' had 1 row but variables found have 4 rows 这似乎不是我想要的输出。我正在尝试获得每个吸光度(Abs)条目的单个预测浓度值。如果能够一次预测所有条目并将它们添加到现有的数据框中，那就太好了，但我甚至不能让它正确地给出一个值。我在这里读了很多帖子，在Google上找到的网页，以及所有的帮助文件，我都不能理解这个函数到底是怎么回事。任何帮助都会很感谢，谢谢。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2014-10-01 05:29:15
必须在newdata中有一个变量，该变量与最初用于拟合模型的模型公式中使用的名称相同。
您有两个错误：
- 您不能在
newdata中使用与用于拟合模型的协变量同名的变量， - 您会因为滥用公式接口而使问题更加难以解决。
不要这样拟合你的模型：
mod <- lm(log(Standards[['Abs550nm']])~Standards[['ng_mL']])像这样拟合你的模型
mod <- lm(log(Abs550nm) ~ ng_mL, data = standards)这不是更具可读性吗？
要进行预测，您需要一个具有变量ng_mL的数据框
predict(mod, newdata = data.frame(ng_mL = c(0.5, 1.2)))现在你可能会有第三个错误。你似乎试图用新的吸光度进行预测，但你拟合模型的方式，吸光度是响应变量。您需要为ng_mL提供新值。
您看到的行为是当R在newdata中找不到命名正确的变量时发生的情况；它返回模型中的拟合值或观测数据的预测值。
这让我觉得你把公式倒过来了。你的意思是：
mod2 <- lm(ng_mL ~ log(Abs550nm), data = standards)?？在这种情况下，您需要
predict(mod2, newdata = data.frame(Abs550nm = c(1.7812,1.7309)))说。注您不需要在名称中包含log()位。R将其识别为一个函数，并将其应用于变量Abs550nm。
如果模型确实是log(Abs550nm) ~ ng_mL的，并且您想要找到ng_mL的值作为Abs550nm的新值，那么您需要以某种方式反转拟合的模型。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/26130241
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