Hola:

Estaba leyendo un artículo y el autor escribió el siguiente ejemplo (parte en R), donde comenta la diferencia al utilizar expand.grid y luego predict, comenta que se pueden cometer errores por la forma en que se “ordenan” los datos, un punto que me también me gustaría conocer es acerca de level = 0, level =1 ..., hacer como si desconozco todo al respecto y comenzar de nuevo buscando errores, o comparando con solo predict(modelo).

¿Alguien puede comentar algo al respecto?

library(nlme)
summary(Milk)
fit <- lme( protein ~ Diet*Time, Milk, random = ~ 1 | Cow )
summary(fit)

pred <- expand.grid( Time = c(1,10), Diet =levels(Milk$Diet))
pred
pred$protein.pred <- predict( fit, newdata = pred, level = 0)
pred
predict( fit, newdata = pred, level = 0)

pred2 <- expand.grid( Time = c(1,10), Diet =c('lupins','barley','barley+lupins'))
pred2$protein.pred <- predict( fit, newdata = pred, level = 0)
pred2

pred3 <- expand.grid( Time = c(1,10), Diet = 'lupins')
pred3$protein.pred <- predict( fit, newdata = pred, level = 0)
#Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "protein.pred", value = c(3.54765985573679,  : 
#  replacement has 6 rows, data has 2
pred3
	[[alternative HTML version deleted]]

