如何解决为回归模型扩展数据集;不确定我是否误解了什么
> dependent_variables
[1] -10.011505 93.986351 -9.402929 -1.671040 59.668559 -5.986114 11.941819 4.251151 6.483279
[10] 33.708654 44.832912 44.081070 74.167239 30.905949 -20.249819 -3.680097 40.409498 -19.432913
[19] 24.479506 45.760639 45.138610 -13.292553 65.312611 -3.008800
> predictor_variable_1
[1] 1.557656 10.989129 41.381571 35.160487 16.078885 28.495891 3.345284 34.652224 18.176361
[10] 6.820499 25.915409 18.651739 10.205417 51.977162 30.728334 38.891255 34.962601 49.262164
[19] 31.324149 9.474330 35.713268 -30.032500 29.123236 4.177988
> predictor_variable_2
[1] 1.044840183 -2.728273973 0.696246575 3.592968037 0.731515982 3.227150685 4.041872146
[8] 1.092794521 0.959059361 0.179954338 -1.354063927 -0.899470320 -1.866000000 0.418447489
[15] 4.605780822 -0.100456621 -0.906191781 2.443050228 0.032694064 4.983479452 1.415643836
[22] 1.202410959 3.204767123 -0.002520548
> predictor_variable_3
[1] 0.014670369 0.146630751 0.006168234 -0.006832658 0.155514080 0.057939914 0.018203521
[8] 0.037142233 -0.056192767 0.039360773 0.097904730 0.073426121 0.173520353 0.099133960
[15] -0.036419115 -0.016519986 0.076531355 0.000000000 0.049570467 0.135577115 0.082536511
[22] 0.003195234 0.130335738 -0.004214761
然后我还将这些放入如下回归模型中,R 平方值约为 87%。
lm_test_out = lm(dependent_variables ~ poly(predictor_variable_1,2) + poly(predictor_variable_2,2) + predictor_variable_3)
我不确定我是否正确理解了这一点,但我接下来要做的是将回归模型应用于小数据集并查看它的预测结果。我有一种感觉,在 R 中有一种更简单的方法。就像我可以尝试创建一个可能不考虑残差的函数,例如:
apply_lm_model <- function(input_vector)
{
cept = lm_test_out$coefficients[1]
coeff1 = lm_test_out$coefficients[2]
coeff2 = lm_test_out$coefficients[3]
coeff3 = lm_test_out$coefficients[4]
coeff4 = lm_test_out$coefficients[5]
coeff5 = lm_test_out$coefficients[6]
fitting = cept + coeff1*(input_vector[1]) + coeff2*(input_vector[1]^2) + coeff3*(input_vector[2]) + coeff4*(input_vector[2^2]) + coeff5*input_vector[3]
return(fitting)
}
显然,即使我将此函数应用于原始数据集中的数据,也会遗漏残差。我希望能够预测模型提供的内容作为对任意数据点的答案。我试过使用“predict.lm”,但我想我不太了解语法。
那么,基本上,我如何使用新的任意数据点扩展我的数据集?有这样的解决方案吗?
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