Функции не найдены, но пакеты обязательно установлены и загружены - PullRequest
Новая
       17

Функции не найдены, но пакеты обязательно установлены и загружены

1 голос
/ 10 апреля 2019

Я пытаюсь предсказать значения с помощью линейной смешанной модели и новых данных, но продолжаю получать ошибки, которые делают обе функции (predict.lme из nlme и predict.merMod из lme4)не существует.Пакеты установлены и загружены.

Сначала я попытался использовать predict.lme (nlme).Я отмечаю, что я установил и загрузил пакет, поскольку, очевидно, именно по этой причине функция может быть не найдена.

Но я получаю эту ошибку:

Ошибка в Foregnet.lme (object = PlotModel.best, newdata = PlotInvData_predict,:
не удалось найти функцию "Foregnet.lme"

У меня раньше были случайные проблемы с nlme, поэтому я решил попробовать predict.merMod (lme4), но я получаю ту же ошибку, что эту функцию не удается найти.Я подумал, что, может быть, эти функции не могут обрабатывать интервальный аргумент, как это может делать обычная функция предсказания. Я избавился от этого, и он все еще не работает. Я тестировал другие функции в этих пакетах, и они работают просто отлично.что-то не так с моим рабочим процессом, но я не могу понять, что. Это тот же рабочий процесс, что и с обычной функцией прогнозирования, которую я использовал очень хорошо.

Что я делаю неправильно?

Вот новые данные: 

PlotInvData_predict <- read.csv(file="D:/ThesisPart2/Data/PlotInvData_predict.csv", header=TRUE, sep=",")

Вот модель: 

 PlotModel.best <- lmer(d_InvCov ~ TimeSinceDist + UnitArea_ha + (1|MgmtSame)+ (1|LandMgmt.1), PlotInvData)

Затем я впервые попробовал использовать predict.lme (nlme). Я заметил, что я установил изагружен пакет, так как, очевидно, это причина, по которой функция может быть не найдена. 

install.packages("nlme")
library(nlme)
p_bd <- predict.lme(object=PlotModel.best, newdata=PlotInvData_predict, interval="confidence")

Здесь снова ошибка:

Ошибка в Foregnet.lme (object = PlotModel.best, newdata = PlotInvData_predict,:
не удалось найти функцию "предсказать.lme "

При использовании функции обычного предсказания с другой моделью (линейной моделью) в результате я получу нечто подобное: 

   fit        lwr       upr
1 1.098959 0.5803632 1.617556
2 1.156005 0.6627035 1.649306
3 1.213050 0.7408797 1.685220
4 1.270095 0.8143122 1.725879
5 1.327141 0.8824762 1.771805
6 1.384186 0.9449715 1.823401
7 1.441231 1.0015871 1.880875
...