predict.glm():如何使用其他连续变量预测缺失因子水平

时间:2013-07-01 22:16:04

标签: r raster glm predict

我正在使用栅格库中的predict函数来预测我的glm模型而不是一组栅格堆栈预测变量。我的模型中缺少一些因子级别,因此我将这些层转换为NA以运行predict函数。现在我的输出映射缺少值,我正在寻找一种方法来解决这个问题。有没有办法用其他连续变量预测这些区域?

这些是我的示例代码:

m1 <- glm(loc ~ factor(var1) + var2 + var3 , data= data)

var1 <- raster(raster1)
var2 <- raster(raster2)
var3 <- raster(raster3)

id <- which(!(var1[] %in% data$var1))
var1[id] <- NA


predictors <- stack (var1, var2, var3)

prd_data <- predict(predictors, m1, type= "response", na.action="na.pass")

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