Sto tentando di generare previsione intervalli utilizzando la funzione predict() per un nuovo set di dati, ma su più di un modello che ho generato per un set di dati. Io sono relativamente inesperto utilizzo di lapply, ma la cifra dovrebbe essere di grande aiuto in questo processo:
#Calling in my libraries:
library(dplyr)
#Creating dataset:
DNase <- DNase
#Generating models, one for each "Run" in DNAse:
model_dna <- DNase %>%
group_by(Run) %>%
do(model_dna_group = lm(log(density) ~ log(conc), data = .)) %>% ungroup()
#Creating a new data set to be used to generate predictions:
new_dna <- as.data.frame(DNase$conc) %>%
mutate(conc = DNase$conc * 2) %>% select(conc)
#Attempting to apply predict to these models for a new data frame:
new_dna_w_predictions <- lapply(
X = model_dna,
FUN = predict,
newdata = new_dna,
interval = "prediction",
level = 0.9
)
Tuttavia, questo attira il seguente errore:
Errore nell'ottenere(come.carattere(DIVERTIMENTO), mode = "funzione", pe = pe) : oggetto 'model_dna' di modalità "funzione" non è stato trovato
Io non sono certo il modo migliore per strutturare questo lapply funzione, soprattutto quando viene utilizzato su più di un modello. C'è in genere un modo più pulito per avvicinarsi a questo?