如何应用模型来预测和追加数据中每个观察的结果？

Question

我是R(斯塔塔难民)的相对新手。

我有一个数据，它的观察是个别的人。我也有一个按年龄划分的养老金平衡模式。我想根据每个人的年龄(上个生日时的年龄)向他们提供预测的养老金余额。该模型的建立是为了平滑按年龄分列的养老金平衡的分组平均数据：

library(mgcv)
# Age bracket mid-points
x = seq(22, 62, 5)

# Male age-bracket super balance medians
y = c(6, 21, 42, 65, 75, 110, 137, 150, 230)

# Model the super as a function of age bracket
mod = gam(y ~ s(x, k = 8), family = Gamma(link = "log"))

# Predict the super balance for each age
pred = cbind(Age = 20:64, Super = predict(mod, data.frame(x = 20:64), "response"))

# Plot raw data and predictions for each year
plot(y ~ x, xlim = c(20, 64), ylim = c(0, 250), las = 1)
points(pred, col = "red")

我还有另一个数据，年龄，它有很多向量，其中之一就是年龄。我想要做的是在这个数据中加入一个新的向量，使用mod来根据年龄来预测个人的养老金平衡。例如，dataframe (不是我的真实数据)：

age=data.frame(seq(25,51,2))

另一种选择是使用dataframe，并从适当的年龄行读取Super的相关值，并将其追加到age中。

不幸的是，我不知道怎么做这两件事。我认为一定有一种方法可以使用vapply()来对模型进行预测，但是无法让它工作。我还尝试了cbind()：

cbind(age,y = predict(mod, newdata = age))

但是有个错误告诉我行数不匹配。任何帮助都很感激。

Answer 1

您正在尝试将数据绑定到

cbind(age,y = predict(mod, newdata = age))

预测的输出是一个数组：

> class(predict(mod, data.frame(x = 20:64)))
[1] "array"

所以你需要使用如下的东西：

New <- data.frame(age=seq(25,51,2))

pred <-  cbind(Age = New$age, newdata = predict(mod, data.frame(x = New$age), "response"))

或

pred <-  cbind(Age = seq(25,51,2), newdata = predict(mod, data.frame(x=seq(25,51,2)), "response"))