r - 如何解决R中要替换的错误数量不是替换长度的倍数的问题？

Question

我正在尝试使用 GAM 和栅格进行空间预测。我有一个深度数据（Depth_R.asc）的栅格文件，以及来自 248 个位置的物种的存在和不存在数据（Depth.csv）。首先我拟合了这 248 个数据，然后使用 raster:predict 函数预测物种在整个研究区域深度数据 (Depth_R.asc) 上的出现概率。但是当我想这样做时，出现以下错误： p[-naind, ] <- predv 中的错误：要替换的项目数不是替换长度的倍数此外：警告消息：1：在 predict.gam(model , blockvals, ...) : 并非所有必需的变量都已在 newdata 中提供！

所有数据均可在以下网址获得：https ://drive.google.com/drive/folders/15uRsWqgG0tcOlfuU9WSF-vTG6gJkuhLd?usp=sharing

我的代码是：

library(raster)
library(mgcv)
    
Data = read.csv("Depth.csv")
model <- gam(PA ~s(Depth), method="REML",family = binomial("logit"), data=Data)

X = raster("Depth_R.asc", level = 1) 
p <- raster::predict(X, model, type="response")

如何解决这个问题呢？

Answer 1

如果您在这里查看：在 predict.lm 上收到警告：“'newdata' 有 1 行，但找到的变量有 32 行”

您发现 和 之间的名称不raster匹配data。

例如：

class      : RasterLayer 
dimensions : 1276, 686, 875336  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 0.005, 0.005  (x, y)
extent     : 88.9975, 92.4275, 17.9975, 24.3775  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : NA 
source     : E:/dissertation/dissertation/Depth_R.asc 
names      : Depth_R 

#AND
> names(Data)
[1] "PA"    "Depth"

1. 如您所见，XisDepth_R和Dataits的名称Depth。

您需要做的就是：

names(X) <- "Depth"

model <- gam(PA ~s(Depth), method="REML",family = binomial("logit"), data=Data)

p <- raster::predict(X, t, type="response")

> p
class      : RasterLayer 
dimensions : 1276, 686, 875336  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 0.005, 0.005  (x, y)
extent     : 88.9975, 92.4275, 17.9975, 24.3775  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : NA 
source     : memory
names      : layer 
values     : 2.220446e-16, 0.9585746  (min, max)