根据multinom软件包nnet的帮助，“响应应该是一个因子或具有K列的矩阵，这将被解释为K个类中每个类的计数。”我试图在第二种情况下使用此功能，但出现错误。
这是我的工作的示例代码:
response <- matrix(round(runif(200,0,1)*100),ncol=20) # 10x20 matrix of counts
predictor <- runif(10,0,1)
fit1 <- multinom(response ~ predictor)
weights1 <- predict(fit1, newdata = 0.5, "probs")
这是我得到的:
'newdata' had 1 row but variables found have 10 rows
我怎么解决这个问题？
奖励问题:我还注意到，我们可以将多项式与因子的预测变量结合使用，例如
predictor <- factor(c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2))。鉴于多项式线性logit回归仅适用于连续或二分预测变量，因此我无法理解这在数学上是怎么可能的。 最佳答案
获得新变量的预测的最简单方法是将新数据定义为data.frame。
使用示例代码
> predict(fit1, newdata = data.frame(predictor = 0.5), type = "probs")
[1] 0.07231972 0.05604055 0.05932186 0.07318140 0.03980245 0.06785690 0.03951593 0.02663618
[9] 0.04490844 0.04683919 0.02298260 0.04801870 0.05559221 0.04209283 0.03799946 0.06406533
[17] 0.04509723 0.02197840 0.06686314 0.06888748