[R-br] Função predict-raster - modelo com factor

[Thiago Cesar Lima Silveira]

Olá pessoal,

Estou com um problema para fazer a predição de um modelo GAM com uma variável categórica para rasters. 

Quando faço a predição do modelo para rasters, configurando a função predict() considerando a variável categórica, ela não funciona.

Segue abaixo um código exemplo ilustrando o meu problema com e sem a variável categórica. 

Espero que possam ajudar.

Muito obrigado!

Thiago


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Thiago Cesar Lima Silveira
Biólogo, Me. Biologia Animal
Doutorando do PPG Zoologia - PUCRS
e-mail: thiagoclsilveira em yahoo.com.br
Skype: thiagocesarls



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library(mgcv)
library(raster)

# exemplo de layer raster

v1rst<-raster()
values(v1rst) <- 1:ncell(v1rst)
names(v1rst)<-'v1'

# Exemplos de variáveis resposta e preditores
 
y<-c(1,33,500,700, 334,320, 703,303,3030,3002,200,0,100,100,169)
v1<-c(12,33,544,600, 34,30, 03,3390,3030,302,20,108,170,101,2009)
v2<-c(0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1)
v3<-c(12,33,544,600, 34,30, 03,3390,3030,302,20,108,170,101,2009)
df<-data.frame(y, v1, v2)

#GAM com variável categórica

gam1<-gam(y~s(v1)+factor(v2), data=df)
summary(gam1)

#GAM model sem factor

gam2<-gam(y~s(v1), data=df)
summary(gam2)

# data.frame com o valor constante
#(da classe ’factor’) para ser usado na função  predict( ). 
#Esse comando foi retirado do documento do pacote brt (http://cran.r-project.org/web/packages/dismo/vignettes/brt.pdf <http://cran.r-project.org/web/packages/dismo/vignettes/brt.pdf>) página 20.
# Tentei algumas variações sem sucesso.

Method<-factor(var.factor<-factor( '0' ,levels=levels(df$v2))) 
df$add<-data.frame(var.factor)

 #Prediction with factor
 p<-predict(v1rst,gam1, type='response', const='add' )
              
 #Mensagem de ERRO - 'Error in `[.data.frame`(blockvals, , f[j]) : undefined columns selected
              
 #Prediction sem o fator
 p<-predict(v1rst,gam2, type='response')
 plot(p) #ok!




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