ある期間にわたって測定された、高度に相関している 2 つの変数があります (ただし、完全に線形ではないため、一般化された加法モデルです)。説明された大量の逸脱と適切な検証プロットを使用して、これらの間で信頼できる GAM を構築できます。したがって、たとえば、いくつかの仮説データ (この例で説明されている検証プロットと逸脱を無視します) では、
date <- as.data.frame(seq(from = as.POSIXct("2007/9/01"),
to = as.POSIXct("2008/3/01"), by = "day"))
a1 <- as.data.frame(matrix(sample(0:1000, 18.3*10, replace=TRUE), ncol=1))
b1 <- as.data.frame(matrix(sample(0:1000, 18.3*10, replace=TRUE), ncol=1))
df1 <- cbind(date,a1,b1)
colnames(df1) <- c("date","a1","b1")
library(mgcv)
gam <- gam(a1 ~ s(b1), data = df1)
現在、別のデータフレームで、これらの変数の 1 つをはるかに長い期間にわたって測定しています。この期間全体で 2 番目の応答変数を予測する方法はありますか? だから例えば…
date2 <- as.data.frame(seq(from = as.POSIXct("2006/1/01"),
to = as.POSIXct("2008/12/31"), by = "day"))
a2 <- as.data.frame(matrix(sample(0:1000, 109.6*10, replace=TRUE), ncol=1))
df2 <- cbind(date2,a2)
colnames(df2) <- c("date","a2")
私はこれを試しましたが、うまくいかないようです。
b2_predict <- predict.gam(gam,df2$a2)
このエラーメッセージが表示されます
b2_predict <- predict.gam(gam,df2$a2)
model.frame.default(ff, data = newdata, na.action = na.act) のエラー:
変数 'b1' の型 (リスト) が無効です
それを修正する方法はありますか？