Функция предсказания возвращает больше значений, чем требуется

Question

Мой набор данных состоит из 60 наблюдений в трех переменных, x1 и x2, которые являются моими предикторами, и y, который является моим ответом. Проблема в том, что последние 20 наблюдений в y отсутствуют, поэтому я установил модель линейной регрессии, которую я назвал fit, на первые 40 наблюдений, и теперь я пытаюсь использовать функцию predict для генерации отсутствующих значений.

Код для регрессии я использовал это

< подходит -lm (Y1A ~ x1a + X2A)

где Y1A, x1a и X относятся к первым 40 наблюдениям.

код я использую для заполнения остальных значений:

x <- data.frame(data$x1[41:60], data$x2[41:60]) 

predict(fit,x,interval="prediction",level=0.95) 

Но теперь проблема в том, что я получаю 40 новых значений y вместо требуемого 20, вместе с предупреждающим сообщением:

«NewData» было 20 строк, но переменные, найденные у 40 строк

Не могли бы вы сказать мне, что я делаю ж Ронг?

Answer 1

Имена столбцов фрейма данных, отправленного в predict, должны соответствовать именам столбцов фрейма данных, используемым для создания модели. Если вы создадите x, как показано выше, имена не будут одинаковыми, а вместо predict будут использованы исходные данные (кадр, который вы вызываете data).

Попробуйте вместо

fit <- lm(y ~ ., data[1:40,]) 
predict(fit, data[41:60,])