R predict() 函数返回错误/太多值

Question

我正在尝试根据已建立的线性模型和标准曲线将吸光度 (Abs) 值转换为浓度 (ng/mL)。 我计划通过使用 predict() 函数来做到这一点。 我无法让 predict() 返回所需的结果。 这是我的代码示例：

Standards<-data.frame(ng_mL=c(0,0.4,1,4),
                      Abs550nm=c(1.7535,1.5896,1.4285,0.9362))
LM.2<-lm(log(Standards[['Abs550nm']])~Standards[['ng_mL']])
Abs<-c(1.7812,1.7309,1.3537,1.6757,1.7409,1.7875,1.7533,1.8169,1.753,1.6721,1.7036,1.6707,
       0.3903,0.3362,0.2886,0.281,0.3596,0.4122,0.218,0.2331,1.3292,1.2734)


predict(object=LM.2,
        newdata=data.frame(Concentration=Abs[1]))#using Abs[1] as an example, but I eventually want predictions for all values in Abs

运行最后几行给出了这个输出：

> predict(object=LM.2,
+         newdata=data.frame(Concentration=Abs[1]))
         1          2          3          4 
 0.5338437  0.4731341  0.3820697 -0.0732525 
Warning message:
'newdata' had 1 row but variables found have 4 rows 

这似乎不是我想要的输出。 我正在尝试为每个吸光度 (Abs) 条目获取单个预测浓度值。 能够一次预测所有条目并将它们添加到现有数据框中会很好，但我什至无法正确地给我一个值。 我在这里阅读了许多主题、在 Google 上找到的网页以及所有帮助文件，我一生都无法理解此功能发生了什么。 任何帮助将不胜感激，谢谢。

Answer 1

您必须在newdata中有一个与最初用于拟合模型的模型公式中使用的名称相同的变量。

你有两个错误：

1. 您不要在newdata使用与用于拟合模型的协变量同名的变量，并且
2. 由于您滥用公式界面，您使问题更难解决。

不要像这样适合您的模型：

mod <- lm(log(Standards[['Abs550nm']])~Standards[['ng_mL']])

像这样适合你的模型

mod <- lm(log(Abs550nm) ~ ng_mL, data = standards)

这不是更具可读性吗？

要预测您需要一个带有变量ng_mL的数据框：

predict(mod, newdata = data.frame(ng_mL = c(0.5, 1.2)))

现在你可能有第三个错误。 您似乎试图使用吸光度的新值进行预测，但是您拟合模型的方式，吸光度是响应变量。 您需要为ng_mL提供新值。

您看到的行为是当 R 在newdata找不到正确命名的变量时会发生什么； 它返回模型的拟合值或观察数据的预测。

这让我觉得你有公式回到前面。 你的意思是：

mod2 <- lm(ng_mL ~ log(Abs550nm), data = standards)

?? 在这种情况下，你需要

predict(mod2, newdata = data.frame(Abs550nm = c(1.7812,1.7309)))

说。 请注意，您不需要在名称中包含log()位。 R 将其识别为一个函数，并为您应用于变量Abs550nm 。

如果模型确实是log(Abs550nm) ~ ng_mL并且您想为ng_mL的新值找到ng_mL的值， Abs550nm需要以某种方式反转拟合模型。