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