回归模型的预测图仅适用于单个预测变量

Question

Sample data:- 
df:- 

      d     a     b     c
1  -4.41  Area1   NA    5.7
2  -5.22  Area1   25   5.9
3  -5.80  Area1   35    5.9
4  -5.20  Area2   58    9
5  -3.59  Area2   59    9
6  -3.53  Area2   129   9

require(forecast)

m <- lm(d ~ a + b + c, data=df)
f <- forecast.lm(m,df)
plot.forecast(f)

我正在对我的模型进行样本内测试。当我显示对象“f”时我得到了预测值，但是当我尝试绘制它时，它给我一个错误，如主题行中所述以及以下行。

Error in plotlmforecast(x, plot.conf = plot.conf, shaded = shaded, shadecols = shadecols,  : 
 Forecast plot for regression models only available for a single predictor

我认为这可能是因为数据中的 NA 值，但即使在删除这些值后它也会出现相同的错误。任何人都可以帮忙吗？

Answer 1

在使用两个向量融合数据框后，您可以使用 ggplot2 将两个值相互绘制：

library(ggplot2)
library(reshape2)
set.seed(318)
df <- as.data.frame(replicate(4, rnorm(100)))
names(df) <- letters[1:4]
m <- lm(d ~ a + b + c, data=df)
f <- forecast.lm(m,df)

newdf <- melt(data.frame(d=df$d, f=f$mean))
newdf$ind <- rep(seq(length(df$d)), 2)

ggplot(newdf, aes(x=ind, y=value, color=variable)) + geom_line()

回归模型的预测图仅适用于单个预测变量

Forecast plot for regression models only available for a single predictor

r

linear-regression

forecasting