Próbuję wygenerować odstępach prognozowania przy użyciu funkcji predict() dla nowego zestawu danych, ale dla więcej niż jednego modelu, stworzonej mną do zbioru danych. Jestem stosunkowo niedoświadczonych w obsłudze lapply, ale uważam, że to powinno być pomocne w tym procesie:
#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
)
Jednak to prowadzi do następnej błędzie:
Błąd w get(jak.symbol(ZABAWA), tryb = "funkcja", otoczenie = otoczenie) : obiekt "model_dna" trybu "funkcja" nie znaleziono
Nie jestem pewien, jak najlepiej uporządkować tę funkcję lapply, zwłaszcza, gdy jest używany w więcej niż jednym modelu. Czy w ogóle jest bardziej czysty sposób podejść do tego?