Ожидаемое значение X для каждого значения Y (R)

Question

Итак, у меня есть набор данных игроков в бейсбол и я пытаюсь рассчитать ожидаемое значение их высоты, учитывая их вес. Я знаю, как вычислять ожидаемые значения внутри одной переменной, но я не совсем уверен, как это сделать, используя другую?

Я включил свой набор данных ниже. Используя команду dput, я предполагаю, что в настоящий момент я играл с различными командами мутаций, но я не знаю, как закодировать что-то, что работает, как expectedheight = mean (highunches), если weightpounds = weightpounds. Потому что ожидаемое значение должно учитывать весовые коэффициенты.

structure(
    list(Name = structure(1:3, .Label = c("Adam_Donachie", "Paul_Bako", "Ramon_Hernandez"), class = "factor"), 
     Team = structure(c(1L, 1L, 1L), .Label ="BAL", class = "factor"), 
     Position = structure(c(1L, 1L, 1L), .Label = "Catcher",class = "factor"), 
     Heightinches = c(74L, 74L, 72L), Weightpounds =c(180L, 215L, 210L), 
     Age = c(22.98999977, 34.68999863, 30.78000069)), row.names = c(NA, -3L), 
    .Names = c("Name", "Team", "Position", "Heightinches", "Weightpounds", "Age"), 
    class = "data.frame") 

Answer 1

Можно, например, использовать линейную регрессию

model <- lm(Weightpounds ~ Heightinches,dat) 

model 

Call: 
lm(formula = Weightpounds ~ Heightinches, data = dat) 

Coefficients: 
(Intercept) Heightinches 
     660.00   -6.25 

Это означает, что

Weightpounds = 660 - 6.25*Heightinches 

Вы также можете затем применить модель к данным

> model <- lm(Weightpounds ~ Heightinches,dat) 
> predict(model,dat) 
1  2  3 
197.5 197.5 210.0 

Это использует очень простая линейная модель.

Вы можете расширить модель путем расширения формулыWeightpounds ~ Heightinches для проверки синтаксиса ?formula