Question

使用下面的代码说明问题。如果你运行它，你会看到lm优雅地处理预测，而gls没有这样做。这很可能是predict.gls中的一个问题，但我不明白为什么。这只是使用因子调用时的一个问题。没有它，一切都很好。我相信predict.gls会失败，因为新数据集中不存在所有级别。但是，lm可以解决这个问题。对我而言，这感觉就像一个错误，但我不够精通gls代码来确定它。

library(nlme)

# lm example
myfit<-lm(mpg~factor(cyl):disp+hp, data=mtcars)
mypred<-predict(myfit, mtcars[1:3, 1:7])

# gls example
myfit2<-gls(mpg~factor(cyl):disp+hp, data=mtcars)
mypred2<-predict(myfit2, mtcars[1:3, 1:7])

失败并显示错误：

# Error in X[, names(cf), drop = FALSE] : subscript out of bounds

有什么想法吗？

我的R.version输出：

平台x86_64-pc-linux-gnu
拱x86_64
os linux-gnu
system x86_64，linux-gnu
状态
专业3 小0.2 2013年月09日第25天 svn rev 63987
语言R
version.string R版本3.0.2（2013-09-25）昵称飞盘航行

nlme包版本：“package'nlme'version 3.1-113”

Answer 1

由于我不是predict.gls的作者，我无法准确回答为什么这是以这种方式编写的，但我对于建议不要犹豫不决这是一个功能/包中的错误，已经存在了很长时间。

无论如何......它与lm一起使用的原因是当predict.lm调用model.frame时：

m <- model.frame(Terms, newdata, na.action = na.action, 
            xlev = object$xlevels)

它使用xlev参数和拟合模型对象本身的级别信息。我不相信gls对象可以存储这些信息。

在predict.gls中，有两件事正在发生。首先，对model.frame的初始调用：

mfArgs <- list(formula = form, data = newdata, na.action = na.action)
mfArgs$drop.unused.levels <- TRUE
dataMod <- do.call("model.frame", mfArgs)

请注意，我们在这里没有使用xlev参数，事实上我们明确表示要删除未使用的级别。如果您创建自己的predict.gls版本并对drop.unused.levels行发表评论，只要您不在公式中调用factor，就可以。 / em>的

为什么？

因为稍后我们会看到：

X <- model.matrix(form, dataMod)

您的公式正在重新应用。这意味着factor在不存在级别的列上被调用，强制它们被删除。

因此，当我使用predict.gls版本注释drop.unused.levels行，和时，我将cyl设置为数据中的预先因素框架，它为我生成预测就好了。

但我建议询问包裹作者是否是预期的行为。这对我来说似乎很奇怪，但就像我说的那样，对于一个这个古老而且使用得很好的软件包来说，似乎很奇怪这样的东西是无意的。

为什么在原始数据的一个子集上预测，当lm做到这一点时，使用gls会失败？

1 个答案: