Generování predikce časových intervalech pro více než 1 lineární model v R?

Question 1

Pokouším se vytvořit predikční intervaly pomocí funkce predict() pro novou sadu dat, ale na více než jeden model, který jsem vytvořili pro dataset. Jsem relativně nezkušený v používání lapply, ale postava to by mělo být užitečné v tomto procesu:

#Calling in my libraries:
library(dplyr)

#Creating dataset:

DNase <- DNase

#Generating models, one for each "Run" in DNAse:
model_dna <- DNase %>% 
  group_by(Run) %>% 
  do(model_dna_group = lm(log(density) ~ log(conc), data = .)) %>%   ungroup()

#Creating a new data set to be used to generate predictions:
new_dna <- as.data.frame(DNase$conc) %>% 
  mutate(conc = DNase$conc * 2) %>% select(conc)

#Attempting to apply predict to these models for a new data frame:
new_dna_w_predictions <- lapply(
                           X = model_dna, 
                           FUN = predict, 
                           newdata = new_dna, 
                           interval = "prediction", 
                           level = 0.9
                          )

Nicméně, toto čerpá následující chyba:

Chyba v(jako.charakteru(ZÁBAVA), mode = "funkce", envir = žp) : objekt 'model_dna' režim 'funkce' nebyl nalezen

Nejsem si jistý, jak nejlépe strukturovat tento lapply funkce, zejména při použití po více než jeden model. Je obecně čistší způsob, jak na to?

Question 2

Zde máte kompletní tidyverse řešení:

# Calling in my libraries:
library(dplyr)
library(purrr)

# Creating dataset:
DNase <- DNase

# Creating a new data set to be used to generate predictions:
new_dna <- DNase %>% transmute(conc = conc * 2)  # simplified

# Generating models, one for each "Run" in DNAse:
model_dna <- DNase %>% 
  group_by(Run) %>% 
  summarise(model_dna_group = list(lm(log(density) ~ log(conc))))
  
model_dna
#> # A tibble: 11 x 2
#>    Run   model_dna_group
#>    <ord> <list>         
#>  1 10    <lm>           
#>  2 11    <lm>           
#>  3 9     <lm>           
#>  4 1     <lm>           
#>  5 4     <lm>           
#>  6 8     <lm>           
#>  7 5     <lm>           
#>  8 7     <lm>           
#>  9 6     <lm>           
#> 10 2     <lm>           
#> 11 3     <lm>


# Run predictions
model_dna %>%
  group_by(Run) %>% 
  summarise(map(model_dna_group, predict, newdata = new_dna, interval = "prediction", level = 0.9) %>% map_dfr(as_tibble),
            .groups = "drop")

#> # A tibble: 1,936 x 4
#>    Run       fit    lwr    upr
#>    <ord>   <dbl>  <dbl>  <dbl>
#>  1 10    -2.16   -2.48  -1.85 
#>  2 10    -2.16   -2.48  -1.85 
#>  3 10    -1.33   -1.64  -1.03 
#>  4 10    -1.33   -1.64  -1.03 
#>  5 10    -0.918  -1.22  -0.617
#>  6 10    -0.918  -1.22  -0.617
#>  7 10    -0.503  -0.804 -0.201
#>  8 10    -0.503  -0.804 -0.201
#>  9 10    -0.0873 -0.392  0.217
#> 10 10    -0.0873 -0.392  0.217
#> # ... with 1,926 more rows

^{Vytvořen na 2021-11-19 do reprex balíček (v2.0.0)}

Upozornění:

po dplyr 1.0 nemusíte použít do už pro tento druh případů
s map a map_dfr můžete vypočítat vaše předpovědi a fit je hezky ve vaší tibble

Question 3

Váš objekt model_dna je datový.rám (přesněji: tibble), která obsahuje lm-objekty v jeho druhém sloupci "model_dna_group".

V lapply-volání, měli byste odkazovat na sloupce, ne celý datový rámec. Lapply pokusí použít predict na sloupce dat rám místo lm-předměty ve druhém sloupci.

Takže upravit váš hovor takto a funguje:

new_dna_w_predictions <- lapply(
                           X = model_dna$model_dna_group, 
                           FUN = predict, 
                           newdata = new_dna, 
                           interval = "prediction", 
                           level = 0.9
                          )

Edo · Answer 1 · 2021-11-19T18:05:38

Zde máte kompletní tidyverse řešení:

# Calling in my libraries:
library(dplyr)
library(purrr)

# Creating dataset:
DNase <- DNase

# Creating a new data set to be used to generate predictions:
new_dna <- DNase %>% transmute(conc = conc * 2)  # simplified

# Generating models, one for each "Run" in DNAse:
model_dna <- DNase %>% 
  group_by(Run) %>% 
  summarise(model_dna_group = list(lm(log(density) ~ log(conc))))
  
model_dna
#> # A tibble: 11 x 2
#>    Run   model_dna_group
#>    <ord> <list>         
#>  1 10    <lm>           
#>  2 11    <lm>           
#>  3 9     <lm>           
#>  4 1     <lm>           
#>  5 4     <lm>           
#>  6 8     <lm>           
#>  7 5     <lm>           
#>  8 7     <lm>           
#>  9 6     <lm>           
#> 10 2     <lm>           
#> 11 3     <lm>


# Run predictions
model_dna %>%
  group_by(Run) %>% 
  summarise(map(model_dna_group, predict, newdata = new_dna, interval = "prediction", level = 0.9) %>% map_dfr(as_tibble),
            .groups = "drop")

#> # A tibble: 1,936 x 4
#>    Run       fit    lwr    upr
#>    <ord>   <dbl>  <dbl>  <dbl>
#>  1 10    -2.16   -2.48  -1.85 
#>  2 10    -2.16   -2.48  -1.85 
#>  3 10    -1.33   -1.64  -1.03 
#>  4 10    -1.33   -1.64  -1.03 
#>  5 10    -0.918  -1.22  -0.617
#>  6 10    -0.918  -1.22  -0.617
#>  7 10    -0.503  -0.804 -0.201
#>  8 10    -0.503  -0.804 -0.201
#>  9 10    -0.0873 -0.392  0.217
#> 10 10    -0.0873 -0.392  0.217
#> # ... with 1,926 more rows

^{Vytvořen na 2021-11-19 do reprex balíček (v2.0.0)}

Upozornění:

po dplyr 1.0 nemusíte použít do už pro tento druh případů
s map a map_dfr můžete vypočítat vaše předpovědi a fit je hezky ve vaší tibble

benimwolfspelz · Answer 2 · 2021-11-19T17:22:23

Váš objekt model_dna je datový.rám (přesněji: tibble), která obsahuje lm-objekty v jeho druhém sloupci "model_dna_group".

V lapply-volání, měli byste odkazovat na sloupce, ne celý datový rámec. Lapply pokusí použít predict na sloupce dat rám místo lm-předměty ve druhém sloupci.

Takže upravit váš hovor takto a funguje:

new_dna_w_predictions <- lapply(
                           X = model_dna$model_dna_group, 
                           FUN = predict, 
                           newdata = new_dna, 
                           interval = "prediction", 
                           level = 0.9
                          )

Generování predikce časových intervalech pro více než 1 lineární model v R?

Otázka

Nejlepší odpověď

V jiných jazycích

Tato stránka je v jiných jazycích

Populární v této kategorii

Oblíbené položky v této kategorii