Я установил модель логистической регрессии, используя функцию 'lrm' из пакета 'rms', и мне нужно сделать пространственные прогнозы для стека растров (по одному для каждого из моих предикторов).
Я пытался использовать функцию «предсказать» пакета «растр», но, несмотря на то, что это сработало, его прогнозы были неверны.
# First of all I fitted a lrm model with 7 predictors, each predictors was
# introduced in the model as a spline of 3 nodes (rcs(---, 3)):
model3<-lrm(pres~rcs(aspect,3)+rcs(fcc,3)+rcs(hli,3)+rcs(mde,3)
+rcs(river,3)+ rcs(slope,3)+rcs(clim3,3),data=cal1,x=T,y=T)
# Secondly I made a stack of rasters, one for each of the predictors
RastDat<-stack(aspect,fcc,hli,mde,river,slope,clim3)
# And finally I tried to make predictions for RastDat with 'predict'
# function of 'raster' package
AcePred<-predict(RastDat, model3, type="fitted.ind")
Функция создает растр, но значения этого растра не совпадают с предсказаниями, полученными с помощью модели для каждого пикселя, когда непосредственно используется функция «предиката» пакета «rms».