0

如何手动创建“rq”类的对象，以便之后可以使用它来运行该predict函数？

感谢您非常有用的回复，mymdl现在在此示例中属于“rq”类。添加class(mymdl$coefficients) ="numeric"到代码中解决了我的主要问题：predict(mymdl)工作。

有趣的是，class(mdl$terms)并且class(mymdl$terms)有所不同。如果我设置class(mymdl$terms) = class(mdl$terms)，则predict(mymdl)产生NAs. 我想知道为什么会这样。。

library(quantreg)

data(engel)                                 #load dataset
engel2 <- engel[1:100,]                     #keep subset for prediction
reg_formula <- foodexp ~ income             #define regression formula
mdl <- rq(reg_formula,.5, data = engel)     #run regression

#------------------------------------------
#remove non-essential information from mdl
#mdl$coefficients <- NULL
mdl$x <- NULL
mdl$y <- NULL
mdl$residuals <- NULL
mdl$dual <- NULL
mdl$fitted.values <- NULL
mdl$formula <- NULL
#mdl$terms <- NULL
mdl$xlevels <- NULL
mdl$call <- NULL
mdl$tau <- NULL
mdl$rho <- NULL
mdl$method <- NULL
mdl$model <- NULL

#Only mdl$coefficients and mdl$terms are
#essential for predicting
#------------------------------------------

engel2$foodexp_pr <- predict(mdl, newdata = engel2) #predict


#create own regression model
mymdl <- NULL
mymdl[["coefficients"]][["(Intercept)"]] <- 81.48225
mymdl[["coefficients"]][["income"]] <- 0.5601806
mymdl$terms <- reg_formula

class(mymdl) <- "rq"
class(mymdl$coefficients) ="numeric"

engel2$foodexp_pr2 <- predict(mymdl, newdata = engel2) #works

#Minor question: why does predict produce NAs in this case?
class(mymdl$terms) = class(mdl$terms)
engel2$foodexp_pr3 <- predict(mymdl, newdata = engel2) #produces NAs

我是新来的课程。欢迎任何帮助和建议。

编辑 1：我扩展了我的示例并纳入了您非常有用的反馈。mymdl现在是“rq”类。我还确定了predict函数使用的最重要的信息（即mdl$coefficients和mdl$terms）。

编辑 2：将我的解决方案添加到示例中。但是，还有一个小问题。

4

1 回答 1

2

S3 类系统非常松散。您可以通过将对象添加到其类中来使对象成为类“rq”：

class(mymdl) <- "rq"

或更一般地说

class(mymdl) <- c("rq", class(mymdl))

这并不意味着它predict.rq会起作用。为此，您需要检查它需要什么，这并不总是那么容易。

于 2021-09-24T15:27:21.553 回答