R - 当一个变量是二元因子时使用预测函数

Question

我的线性模型试图根据变量性别，收入，口头和状态来预测赌博的数量。 性是二元变量，是“男性”或“女性”（它们是因素），而其余的都是数字。

lm3 <- lm(gamble ~ sex + status + income + verbal, data=teengamb)

那是我的线性模型。 我无法预测具有平均身份，收入和口头表达的男性的功能：

newdata <- c(as.factor("Male"), mean(teengamb$status), mean(teengamb$income), mean(teengamb$verbal))
newdata <- data.frame(newdata)
predict(lm3, newdata) 

我不知道该怎么做。

请注意，我将其转换为男性和女性的方式是：

但是，我已将0 =男性，1 =女性转换为“男性”和“女性”。

teengamb$sex[teengamb$sex==0] <- "Male"
teengamb$sex[teengamb$sex==1] <- "Female"
teengamb$sex <- as.factor(teengamb$sex)

Answer 1

当您创建newdata数据帧，你必须确保每列有一个名字：

newdata <- data.frame(sex=0, status=mean(teengamb$status),
                      income=mean(teengamb$income),
                      verbal=mean(teengamb$verbal))
predict(lm3, newdata)
# 28.24252

另请注意， sex表示为0 =男性，1 =女性（您可以通过help(teengamb)看到这一点）。

（这意味着它应该是：

newdata <- data.frame(sex=factor("Male", levels=c("Female", "Male")), 
                      status=mean(teengamb$status),
                      income=mean(teengamb$income),
                      verbal=mean(teengamb$verbal))