Прогнозируемый VS Фактический график в R

Question

Im новый для R/Statistics и не смог определить, как можно было бы строить прогнозы прогнозируемых значений Vs Фактические значения после запуска множественной линейной регрессии. Я столкнулся с чем-то подобным спрошенным (просто не смог понять код). Я бы очень признателен, если бы вы объяснить код: Это то, что я сделал до сих пор:

# Attach file containing variables and responses 
q<-read.csv("C:/Users/A/Documents/Design.csv") 
attach(q) 
# Run a linear regression 
model<-lm(qo~P+P1+P4+I) 
# Summary of linear regression results 
summary(model) 

Сюжет предсказывал Vs фактического так я могу наглядно увидеть, как лучший приступ моей регрессии на моем фактические данные.

Answer 1

Было бы лучше, если бы вы предоставили reproducible example, но вот пример, который я составил:

set.seed(101) 
dd <- data.frame(x=rnorm(100),y=rnorm(100), 
       z=rnorm(100)) 
dd$w <- with(dd, 
    rnorm(100,mean=x+2*y+z,sd=0.5)) 

Он никогда (много) лучше использовать data аргумент - вы должны почти никогда не использовать attach() ..

m <- lm(w~x+y+z,dd) 
plot(predict(m),dd$w, 
     xlab="predicted",ylab="actual") 
abline(a=0,b=1) 

Answer 2

Кроме predicted vs actual сюжет, вы можете получить прибавление а также множество сюжетов, которые помогут вам визуально оценить доброту.

--- execute previous code by Ben Bolker --- 

par(mfrow = c(2, 2)) 
plot(m)