R：如何为逻辑回归模型制作预测列？

Question

所以我有一个名为x的数据集。内容很简单，只需写出来，所以我只是在这里概述：

• 第一列中的因变量Report是二进制是/否（0 =否，1 =是）
• 后续的3列是所有已转换为因子的分类变量（race.f，sex.f，gender.f），并且它们由数字指定（例如1 =白色，2 =黑色等。）

我在x上运行了逻辑回归，如下所示：

glm <- glm(Report ~ race.f + sex.f + gender.f, data=x,
           family = binomial(link="logit"))

我可以通过查看summary(glm$fitted)来检查拟合的概率。

我的问题：如何在此数据集x的右侧创建第五列，其中包含Report的预测（即拟合概率）？当然，我可以将glm$fitted作为列插入，但我想尝试编写一个代码，根据种族，性别，性别列中的内容来预测它，以便更广泛地使用。< / p>

现在我跟随代码，我希望创建一个预测列以及置信区间的下限和上限。

xnew <- cbind(xnew, predict(glm5, newdata = xnew, type = "link", se = TRUE))
xnew <- within(xnew, {
  PredictedProb <- plogis(fit)
  LL <- plogis(fit - (1.96 * se.fit))
  UL <- plogis(fit + (1.96 * se.fit))
})

不幸的是我收到错误：

Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'race.f' not found

在cbind代码之后。

有人有任何想法吗？

Answer 1

您的代码中似乎有一些拼写错误;首先Xnew调用glm5，但我的模型就是我看到的glm（顺便说一句，使用glm作为输出的名称可能不是一个好主意）。其次，确保变量race.f实际上在您希望进行预测的数据集中。我的猜测是R无法找到该变量，因此错误。