Как найти min max от lm

Question

Я пытаюсь найти способ найти минимальный/максимальный из квадратичной модели. В этом случае минимум.

x.lm <- lm(Y ~ X + I(X^2)) 

Edit: Для того, чтобы уточнить, я уже могу найти минимум у через мин (предсказать (x.lm)). Как я могу перевести это в соответствующее значение x.

Answer 1

Проверьте это. Идея в том, что вы должны принять подогнанные значения образуют x.lm подходят

#example data 

X <- 1:100 
Y <- 1:100 + rnorm(n = 100, mean = 0, sd = 4) 

x.lm <- lm(Y ~ X + I(X^2)) 

fits <- x.lm$fitted.values #getting fits, you can take residuals, 
# and other parameters too 

# I guess you are looking for this. 
min.fit = min(fits) 
max.fit = max(fits) 

После очередного вопроса

df <- cbind(X, Y, fits) 
df <- as.data.frame(df) 
index <- which.min(df$fits) #very usefull command 
row.in.df <- df[index,]