ich erarbeite momentan eine geographisch gewichtete Regression, bei der mit 90% des Datensatzes das Modell gerechnet werden soll und für 10% die Werte vorhergesagt werden sollen. Dafür habe ich folgendes geschrieben:
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Daten<-rgdal::readOGR('Beispiel.shp')
#Ziehen der zufälligen 10%
zufall<-sample(1:nrow(Daten),0.1*nrow(Daten),replace = FALSE)
Daten10<-Daten[zufall,]
Daten90<-Daten[-zufall]
#Berechnung Bandwith
bwG<-gwr.sel(formula=Ziel~ as.factor(Var1) + log(Var2, base = exp(1)) + Var3, data = Daten90, gweight = gwr.Gauss, verbose = FALSE )
#GWR
gwrG<-gwr(formula=Ziel~ as.factor(Var1) + log(Var2, base = exp(1)) + Var3, data = Daten90,bandwidth = bwG, gweight = gwr.Gauss,hatmatrix = TRUE)
#Predict
Erg<-gwr.predict(formula=Ziel~ as.factor(Var1) + log(Var2, base = exp(1)) + Var3, data = Daten90,predictdata = Daten10,bw = bwG, kernel = "gaussian",adaptive = FALSE, p = 2, theta = 0, longlat = FALSE)
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Error in gwr.predict(formula = Ziel~ as.factor(Var1) + log(Var2, base = exp(1)) + Var3, :
All the independent variables should be included in the predictdata
Ein Beispieldatensatz ist im Anhang. Hoffentlich könnt ihr mir weiterhelfen!
Viele Grüße, Christoph.