ロジスティック回帰モデルによる予測の誤りR

Question

私のコードで何が間違っているのか分かりません。私はこのベクトル使用して予測を作りたいその後

model <- glm(data$outcome~data$predictor, family = "binomial") 

       Estimate Std. Error z value  Pr(>|z|) 
(Intercept) -0.01437719 0.07516923 -0.1912644 8.483185e-01 
pvalue.us 0.19469804 0.03110934 6.2585081 3.886777e-10 

：私はこのモデルを装着

outcome predictor 
1  0  -3 
2  0  -4 
3  1   0 
4  1  -1 
5  1   0 
6  0  -3 

：私は、このデータセットとロジスティック回帰モデルをフィット

test 
[1] -2 -5 0 -3 2 -3 

predict(model, newdata = test) 

をそして、私はこれを取得しますエラー：

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

何が間違っていますか？

Answer 1

predict()のような機能を使用する場合は、モデル内で$インデックスを使用しないでください。代わりにdata=引数を使用してください。

model <- glm(outcome~predictor, data=your_data, family = "binomial") 

あなたの数式で$を使用する場合は、predict()機能は、実際に新しいデータフレームで見つかった変数を使用することはありません。

与えられた例を使用：

model <- glm(data$outcome~data$predictor, family = "binomial") 
predict(model,newdata=data.frame(predictor=1:6)) 
##   1   2   3   4   5   6 
## -23.48969 -46.57791 45.77497 22.68675 45.77497 -23.48969 
predict(model,newdata=data.frame(predictor=rep(0,6))) 
##   1   2   3   4   5   6 
## -23.48969 -46.57791 45.77497 22.68675 45.77497 -23.48969 

結果は同じです使用しているにもかかわらず異なるnewdata（！）。元のデータセットと異なる長さのnewdataを使用した場合にのみ警告が表示されます。