erreur lors de l'obtention des prédictions d'un objet lme

J'essaie d'obtenir des prédictions pour les observations d'un objet lme. C'est censé être assez simple. Pourtant, comme je reçois différents types d'erreurs pour différents essais, il me semble que je manque quelque chose. Mon modèle est le suivant:

model <- lme(log(child_mortality) ~ as.factor(cluster)*time +
         my.new.time.one.transition.low.and.middle + ttd +
         maternal_educ+ log(IHME_id_gdppc) + hiv_prev-1,
         merged0,na.action=na.omit,method="ML",weights=varPower(form=~time),
         random= ~ time| country.x,
         correlation=corAR1(form = ~ time),
         control=lmeControl(msMaxIter = 200, msVerbose = TRUE))

Il fonctionne bien, s'adapte bien aux données et les résultats ont du sens. Maintenant, pour obtenir des prédictions, j'ai essayé ce qui suit:

test.pred <- data.frame(time=c(10,10,10,10),country.x=c("Poland","Brazil",
            "Argentina","France"),    
             my.new.time.one.transition.low.and.middle=c(1,1,1,0),
             ttd=c(0,0,0,0),maternal_educ=c(10,10,10,10),
             IHME_id_gdppc=c(log(5000),log(8000),log(8000),log(15000)),   
             hiv_prev=c(.005,.005,.005,.005), 
             cluster=c("One Transition, Middle Income","One Transition,   
             Middle Income","One Transition, Middle Income","Democracy, 
             High Income"))
>
> predict(model,test.pred,level=0)


Error in X %*% fixef(object) : non-conformable arguments

Si j'exclus, disons, la France, et que j'inclus uniquement les pays dans lesquels cluster = "OneTransition, Middle Income", je reçois une erreur différente

# create a toy data set
test.pred0 <-
    expand.grid(time=20:29,country.x=c("Poland","Brazil","Argentina"))
z0 <-as.data.frame(cbind(my.new.time.one.transition.low.and.middle = 
                         c(0,0,0,0,0,0,1,2,3,4), ttd=c(0,0,0,0,0,0,1,0,0,0),
                         maternal_educ=seq(from=10.0, to=12.0, length.out=10),
                         IHME_id_gdppc=log(seq(from=5000, to=8000, length.out=10)),
                         hiv_prev=rep(.005,10),
                         cluster=rep("One Transition, Middle Income",10)))

z <- rbind(z0,z0,z0)
test.pred <- cbind(test.pred0,z)
# check
head(test.pred)
>  time country.x my.new.time.one.transition.low.and.middle ttd
> maternal_educ    IHME_id_gdppc hiv_prev
> 1   20    Poland                                         0   0
>   10 8.51719319141624    0.005
> 2   21    Poland                                         0   0
> 10.2222222222222 8.58173171255381    0.005
> 3   22    Poland                                         0   0
> 10.4444444444444 8.64235633437024    0.005
> 4   23    Poland                                         0   0
> 10.6666666666667 8.69951474821019    0.005
> 5   24    Poland                                         0   0
> 10.8888888888889 8.75358196948047    0.005
> 6   25    Poland                                         0   0
> 11.1111111111111 8.80487526386802    0.005
>                         cluster
> 1 One Transition, Middle Income
> 2 One Transition, Middle Income
> 3 One Transition, Middle Income
> 4 One Transition, Middle Income
> 5 One Transition, Middle Income
> 6 One Transition, Middle Income

# run the predictions
predict(model,test.pred,level=0)
> Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
>   contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

Dans cet exemple, le problème est dû à cluster = "One Transition, Middle Income" tout le temps.

Je ne comprends pas pourquoi c'est un problème. Si je veux que Predict () fonctionne, je dois inclure toutes les variables du modèle, non? Évidemment, les données d'entrée dans l'appel du modèle n'incluront pas de facteur réglé aux mêmes valeurs pour tous les cas. Pourtant, si je veux obtenir des prédictions uniquement pour un sous-ensemble de données ou pour de nouvelles observations, je ne serai intéressé que dans les cas où un facteur est toujours réglé pour être le même. Est-ce que ça fait du sens? Comment puis-je obtenir des prédictions dans ce cas?

Merci d'avoir fourni les données pour que je puisse effectuer des diagnostics. En fait, c'est un bug épique de predict.lme. Vous factorsavez plus de niveaux dans vos données initiales (par exemple, vous avez plus de 4 pays) que dans vos nouvelles données. Une ligne de code provoque spécifiquement l'élimination des niveaux inutilisés, vous vous retrouvez avec des matrices de différentes dimensions, d'oùnon-conformable arguments

J'ai supprimé cette ligne et mis le code ici .

Dans R, vous pouvez faire

library(nlme)
source("http://lab.thegrandlocus.com/static/code/predict.lme_patched.txt")

Cela enregistre une nouvelle fonction predict.lmequi sera invoquée à la place de celle du package nlmeet vous pouvez exécuter votre code. Au moins, cela a fonctionné pour moi.

Avertissement: Le code publié et la méthode ne sont ni un remplacement ni une véritable correction de bogue du package. La fonction corrigée n'a pas été testée au-delà de sa capacité à exécuter le bit de code de l'OP.