regression - 如何预测 R 中的单个值

Question

我有一个线性回归模型，其中包含两个变量 meanValuesHeatingPower 和 meanValuesOutsideTemperature，它们都有 365 个条目。现在我想使用这个线性模型来预测只有 1 个值(在本例中这个值为 1))。如果我使用下面的代码，所需的值不是打印出来的，而是 365 个值。此外，我收到错误消息:“警告信息:'newdata' 有 1 行，但找到的变量有 365 行“

linearModel<-lm(meanValuesHeatingPower~meanValuesOutsideTemperature)
    pred<-predict(linearModel, data.frame(train_x = c(1)))
    print(pred)

我想要的很简单。通过回归，我得到一个线性函数:y(x)=mx+c，我想计算 x=1 的函数值。

我怎样才能得到那个值？

Answer 1

您在调用 predict 时使用了不正确的 X 变量名称(它的名称应与您在创建初始模型时使用的 X 变量相同)

虽然没有必要，但通常将 meanValuesHeatingPower 和 meanValuesOutsideTemperature 作为同一数据帧中的列，然后将该数据帧传递给 data创建模型时

以下对我有用:

df <- data.frame(meanValuesHeatingPower = c(1,4,3,7), 
                 meanValuesOutsideTemperature = c(4,3,4,7))

linearModel<-lm(meanValuesHeatingPower ~ meanValuesOutsideTemperature, data = df)

pred<-predict(linearModel, data.frame(meanValuesOutsideTemperature = c(1)))
print(pred)