Я пытаюсь научиться выполнять полиномиальную логистическую регрессию, следуя руководству Принстонского университета (https://www.princeton.edu/~otorres/LogitR101.pdf). Более конкретно, я добавляю несколько показателей и на их основе хочу, чтобы модель предсказывала вероятностьстраны, переживающей валютный кризис.
Я могу следовать инструкциям, пока не застряну на странице 7, где я написал {allmean$pred.prob <- predict(logit, newdata=allmean, type="response")}
Вот тогда я и получил ошибку:
Ошибка в eval (predvars, data, env): объект 'gdpp' не найден
Если я упрощаю код до {predict (logit, type = "response")}, то код выполняется, но он дает мне 254 точки данныхвместо 1, как в примере с ссылки в формате PDF.
Я пытаюсь регрессировать ряд показателей (ВВП, сальдо счета текущих операций и т. д.) против индикатора бинарного кризиса. Все независимые переменные - это двойные,зависимая переменная - целое число. Причина, по которой я переименовал GDP в gdpp, состоит в том, чтобы проверить, может ли работать простое исправление. Это не помогло. Оцените, если кто-то может помочь мне понять, что происходит. Я надеюсь,Я предоставил вам достаточно информации для работы.
Это мой взгляд, когда я импортирую базу данных. Набор данных
Извините, я не знаю, как вывести код более красиво.> library(readr)
tryews <- read_csv ("tryews.csv", + col_types = cols (Date = col_date (format = "% d /% m /% Y"))) <code>
> logit <- glm (кризис ~ gdpp + STdebt + CAD + creditDom + REER, семейство = биномиальное (ссылка = логит), данные = триады) <code>
> allmean <- data.frame (x1 = среднее (tryews $ gdpp), x2 = среднее значение (tryews $ STdebt), x3 = среднее значение (tryews $ CAD), x4 = среднее значение (tryews $ creditDom), x5 = среднее значение (tryews $ REER)) <code>
> allmean
x1 x2 x3 x4 x51 4.034252 168.4653 -3.608307 10.54016 82.96524
> allmean $ pred.prob <- Foregnet (logit, newdata = allmean, type = "response") <code>
Error in eval(predvars, data, env) : object 'gdpp' not found