R - использование функции предсказания, когда одна переменная является двоичным коэффициентом

Question

Моя линейная модель пытается предсказать количество азартных игр на основе переменных пола, дохода, словесности и статуса. Секс - это двоичная переменная, которая является «мужским» или «женским» (они являются факторами), а остальные - численными.

lm3 <- lm(gamble ~ sex + status + income + verbal, data=teengamb) 

Это моя линейная модель. У меня возникли проблемы прогнозирования функции для мужчины со средним статусом, доход и словесные:

newdata <- c(as.factor("Male"), mean(teengamb$status), mean(teengamb$income), mean(teengamb$verbal)) 
newdata <- data.frame(newdata) 
predict(lm3, newdata) 

Я не уверен, как идти об этом.

Обратите внимание, что, как я преобразовал его мужчина и женщина:

Однако, я преобразовал 0 = мужчина, 1 = самку «Мужчина» и «Женщина».

teengamb$sex[teengamb$sex==0] <- "Male" 
teengamb$sex[teengamb$sex==1] <- "Female" 
teengamb$sex <- as.factor(teengamb$sex) 

Answer 1

При создании кадра newdata данных, вы должны быть уверены, что каждый столбец имеет имя:

newdata <- data.frame(sex=0, status=mean(teengamb$status), 
         income=mean(teengamb$income), 
         verbal=mean(teengamb$verbal)) 
predict(lm3, newdata) 
# 28.24252 

Также отметим, что sex представлен как 0 = мужской, 1 = женщина (вы можете см. это, делая help(teengamb)).

(Это означает, что она должна быть:

newdata <- data.frame(sex=factor("Male", levels=c("Female", "Male")), 
         status=mean(teengamb$status), 
         income=mean(teengamb$income), 
         verbal=mean(teengamb$verbal))