Как использовать линейную модель для предсказания y по x

Question

Я подобрал регрессионную модель к моим данным, которая дает хорошее значение r2.

fit <- lm(time ~ poly(ladder,3), data=red.corr)

В моем фрейме данных у меня есть столбец, содержащий "лестничные" измерения. Я хотел бы использовать эту регрессионную модель, чтобы предсказать значение «времени».

Любая помощь очень ценится!

Answer 1

lm соответствует модели linear , а не модели log .

Тем не менее, ваш объект fit содержит элемент с именем fitted.values, который содержит среднее подобранное значение для каждого наблюдения во входном фрейме данных. Онлайн-сервис c должен дать вам все необходимое.

Answer 2

predic.lm ожидает фрейм данных, который содержит (по крайней мере) все столбцы с теми же именами, что и фрейм данных, используемый для обучения, даже если есть только одна переменная-предиктор.

Пример со встроенным набором данных mtcars :

fit <- lm(mpg ~ disp, mtcars)
x <- seq(min(mtcars$disp), max(mtcars$disp), by=5)
y <- predict.lm(fit, data.frame(disp=x))