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Verstehen der predict()-Funktion in R: Was passiert, wenn Sie den newdata-Parameter weglassen?

Entdecken Sie, wie die `predict()`-Funktion in R funktioniert, insbesondere wenn der `newdata`-Parameter weggelassen wird. Erfahren Sie, warum sie standardmäßig den ursprünglichen Datensatz für Vorhersagen verwendet und erhalten Sie Einblicke in Hurdle-Modelle! --- Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62442893/ gestellt von dem Nutzer 'JIAXIN LI' ( https://stackoverflow.com/u/13697984/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62442961/ bereitgestellt von dem Nutzer 'jay.sf' ( https://stackoverflow.com/u/6574038/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge. Besuchen Sie diese Links, um den Originalinhalt und weitere Details zu sehen, z. B. alternative Lösungen, aktuelle Entwicklungen zum Thema, Kommentare, Versionsverlauf usw. Der ursprüngliche Titel der Frage lautete beispielsweise: How does predict() work when newdata parameter is missed? Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/l... Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ). Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com. --- Verstehen der predict()-Funktion in R: Was passiert, wenn Sie den newdata-Parameter weglassen? Beim Arbeiten mit statistischen Modellen in R, insbesondere im Kontext von Hurdle-Modellen, verwenden Sie häufig die Funktion predict(). Eine häufige Frage lautet: Was passiert, wenn Sie vergessen, den Parameter newdata bei der Funktion predict() anzugeben? In diesem Blogbeitrag untersuchen wir diese Frage ausführlich und erklären, wie predict() auch ohne den newdata-Parameter effektiv funktioniert. Der Kontext: Hurdle-Modelle in R Bevor wir auf die Details der predict()-Funktion eingehen, werfen wir einen Blick auf den Hintergrund. Hurdle-Modelle kommen zum Einsatz, wenn es um Zähldaten mit einem Übermaß an Nullen geht. Zum Beispiel in Gesundheitsdaten, bei denen die Anzahl der Arztbesuche modelliert wird, wobei viele Patienten überhaupt nicht zum Arzt gehen (Null Besuche). Um das zu adressieren, können wir einen generalisierten linearen Modellansatz (GLM) verwenden. Sie könnten auf einen Code-Schnipsel wie den folgenden stoßen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Was passiert, wenn newdata weggelassen wird? Betrachten wir nun das Szenario, in dem der Parameter newdata in der Funktion predict() nicht angegeben wird. Werden trotzdem sinnvolle Vorhersagen generiert? Die Antwort lautet ja! Hier eine genauere Aufschlüsselung, was dabei geschieht: Das Standardverhalten Verwendung der angepassten Werte: Standardmäßig verwendet die Funktion predict(), wenn kein newdata-Parameter übergeben wird, die Daten, mit denen das Modell ursprünglich geschätzt wurde, um Vorhersagen zu generieren. Sie sagen also Vorhersagen für den Trainingsdatensatz voraus. Äquivalente Ausgaben: Diese Vorhersagen werden als fitted.values (oder yhat) bezeichnet. Beispielprüfung Zur Verdeutlichung können Sie die folgenden Code-Beispiele prüfen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Wichtige Erkenntnisse Identische Ergebnisse: Die Ergebnisse von predict(mod1, type = "response") (ohne Angabe von newdata) sind identisch mit denen, wenn newdata als ursprünglicher Datensatz (nmes) angegeben wird. Effizienz: Dieses Verhalten bedeutet, dass R Vorhersagen effizient handhabt, ohne dass Sie explizit neue Daten definieren müssen, was Ihre Programmiererfahrung erleichtert. Fazit Zusammenfassend gilt: Wenn Sie die Funktion predict() in R verwenden und den Parameter newdata weglassen, basieren die Vorhersagen auf dem ursprünglichen Datensatz, mit dem das Modell geschätzt wurde. Diese Eigenschaft bietet Flexibilität und Effizienz, insbesondere bei der Re-Evaluation von Modellen oder Überprüfung von Ergebnissen. Das Verständnis dieses Konzepts verbessert Ihre Fähigkeiten im Umgang mit statistischen Modellen in R erheblich, insbesondere in komplexen Szenarien wie Hurdle-Modellen. Wenn Sie weitere Fragen haben oder tiefer in R-Programmierung oder spezifische statistische Modelle eintauchen möchten, zögern Sie nicht, Kontakt aufzunehmen!