在r语言中如何对回归模型进行预测?

Question

如题所述

Answer 1

在R语言中，预测回归模型主要使用两个函数：predict()和forecast()。predict()是一个通用函数，适用于线性回归、逻辑回归和决策树等模型，而forecast()专为时间序列数据设计，常用于时间序列回归预测。

以线性回归为例，首先建立模型：

fit <- lm(y ~ x, data = mydata)

其中，mydata是数据集，y和x是其中的两个变量。

接着使用predict()函数预测。例如，预测x为6和8时的y值：

newdata <- data.frame(x = c(6, 8))

predict(fit, newdata = newdata)

这将返回预测的y值向量。若需置信区间，使用：

predict(fit, newdata = newdata, interval = "confidence")

该命令返回预测值和置信区间的数据框。

实际应用中，根据数据与需求，选择合适预测函数和参数。

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