в R, если у меня есть этот припадокв R оценить подходит как формула
x <- c(0,var_moda,1)
b <- c(v1, v2, v3)
p2_fit <- lm(b ~ poly(x, 2))
, как я могу использовать подгонку как формула?
может быть, некоторые это
p2_fit(0.5)
в R, если у меня есть этот припадокв R оценить подходит как формула
x <- c(0,var_moda,1)
b <- c(v1, v2, v3)
p2_fit <- lm(b ~ poly(x, 2))
, как я могу использовать подгонку как формула?
может быть, некоторые это
p2_fit(0.5)
Обратите внимание, что newdata
аргумент predict.lm
требует
дополнительный кадр данных, в которой искать переменные с помощью которых можно предсказать. Если они опущены, используются установленные значения.
Вы указали длину 1 числового вектора. R должен высказал ошибку в отношении x
не был найден, и он делает это, если я сделаю то, о чем вы заявили в своем комментарии. Возврат установленных значений - это то, что обычно происходит, когда вы забудете поставить newdata
.
Вы хотите что-то вроде
predict(p2_fit, newdata = data.frame(x = 0.5))
Имя x
важно. Он должен соответствовать переменной (ей) в правой части формулы.
Вы ищете 'прогноз'? – Roland
Вы хотите, чтобы значение 'b' задано' x = 0.5'? Если это так, @Roland имеет его. – Justin
@Roland с 'предсказывать' Я получаю три значения' pred (p2_fit, 0.5) 0.8917749 1.0000000 1.1341991 ' – JuanPablo