[解決済み】R: predict() の数値 'envir' 引数が長さ1でない。）

質問

の値を予測しようとしています。 R を使用しています。 predict() 関数で、変数をモデルに渡すことで実現できます。

以下のようなエラーが発生します。

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

以下は私の data frame 、名前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 ...

コード

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

> model

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

Coefficients:
(Intercept)    df$Coupon  
  107286259         1349 

今、私が predict というエラーが表示されます。

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

どこで間違っているのか、何か心当たりはありませんか？

ありがとうございます。

解決方法は？

ここにはいくつかの問題があります。

1. その newdata の引数は predict() を必要とします。 予測器 という変数があります。このため、この変数に Coupon の代わりに Total である。 レスポンス という変数があります。

2. 予測変数は、データフレーム内の名前付き列として渡される必要があり、以下のようになります。 predict() は、渡された数値が何を表しているかを知っています。(この必要性は、複数の予測変数を持つ、より複雑なモデルを考えるときに明らかになります)。

3. これを動作させるためには、元の呼び出しに df を経由して data を直接数式で使うのではなく、引数で指定します。(この方法では newdata は数式の右辺にある名前と一致させることができます)。

これらの変更を取り入れることで、これはうまくいくでしょう。

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