r - 用于 glm.fit 的 predict() 不起作用。为什么？

Question

我已经使用 glm.fit() 函数在 R 中构建了 glm 模型:

m <- glm.fit(x = as.matrix(df[,x.id]), y = df[,y.id], family = gaussian())  

之后，我尝试做出一些预测，使用(我不确定我是否正确选择了 s):

    predict.glm(m, x, s = 0.005)

并得到一个错误:

    Error in terms.default(object) : no terms component nor attribute

这里 https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2004-September/058242.html我找到了某种问题的解决方案:

predict.glm.fit<-function(glmfit, newmatrix){
       newmatrix<-cbind(1,newmatrix)
        coef <- rbind(1, as.matrix(glmfit$coef))
        eta <- as.matrix(newmatrix) %*% as.matrix(coef)
        exp(eta)/(1 + exp(eta))
   }

但我无法弄清楚是否无法使用 glm.fit 并进行预测。为什么可能或不可能？又该如何正确选择s呢？

注意如果使用 glm() 函数可以忽略该问题。但是 glm() 函数要求公式，这在某些情况下不太方便。如果有人想在之后使用 glm.fit 和预测 这是一些解决方案 : https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2004-September/058242.html

Answer 1

您应该使用 glm 而不是 glm.fit。 glm.fit 是 glm 的主力，但 glm 返回类 c("glm", "lm") 的对象，其中有一个 predict.glm 方法。然后，您只需将 predict 应用于 glm 返回的对象(可能指定一些新数据和您想要的预测类型)，通用 predict 函数将选择正确的方法函数。