R:na.action=na.exclude不使用mlogit

我试图将多项式逻辑回归的拟合值添加到原始数据框架（称为“订单”）。 不幸的是，这是不可能的，因为显然预测的概率和数据帧没有相同的长度——即使我在回归中使用了na.exclude。 也许这与必要的mlogit.data转换有关，因此na.exclude不起作用

mlModel_refPRE_STD <- mlogit(PAYMENT_METHOD ~ 1 | GROSS_RETAIL_TOTAL_STD + SOLVENCY_SCORE_STD + GENDER + EXISTING_CUSTOMER, data=mlORDERS, reflevel="PRE", na.action=na.exclude)

> ORDERS$predicted.probabilities <- fitted(mlModel_refPRE_STD) #
Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "predicted.probabilities", value = c(0.0168546281869084,  : 
  replacement has 129159 rows, data has 129372

> length(mlModel_refPRE_STD$fitted.values)
[1] 129159
> length(ORDERS$SOLVENCY_SCORE_STD)
[1] 129372

mlModel\u refPRE\u STD订单$predicted.probability长度（订单$SOLVENCY\u SCORE\u STD）
[1] 129372

---

（回归中的所有其他变量的长度也为129372）

可能是您在两个不同的数据集中工作？模型是在

mlORDERS

上制作的，您正在尝试将拟合值添加到

ORDERS

中，没错。但是，将拟合值添加到

mlORDERS

中是没有用的，而且由于长度不同也不起作用

mlORDERS

是一个转换为长格式的数据帧，因此可以将其用作具有

mlogit

的多项式逻辑回归的输入。上面显示的长度差正好是一个自变量的缺失值（NAs）数，但我想知道，为什么即使我使用了na.exclude，拟合值列也会缩短…可能是因为您使用的是两个不同的数据集吗？模型是在

mlORDERS

上制作的，您正在尝试将拟合值添加到

ORDERS

中，没错。但是，将拟合值添加到

mlORDERS

中是没有用的，而且由于长度不同也不起作用

mlORDERS

是一个转换为长格式的数据帧，因此可以将其用作具有

mlogit

的多项式逻辑回归的输入。上面显示的长度差正好是一个自变量的缺失值（NAs）数，但我想知道为什么即使我使用了na.exclude，拟合值列也会缩短。。。