將新數據輸入預測（）進行多重回歸？

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假設我已經有擬合迴歸模型中的R的多個預測值變量，如以下玩具例如：將新數據輸入預測（）進行多重回歸？

n <- 20 
x <- rnorm(n) 
y <- rnorm(n) 
z <- x + y + rnorm(n) 
m <- lm(z ~ x + y + I(y^2))

現在我有新的日期，由x和y值的，我想預測相應的z值：

x.new <- rnorm(5) 
y.new <- rnorm(5)

問：我應該如何最佳的通話預測擬合的模型應用到新的數據？

這裏有幾件事情我想，這不工作：

嘗試1.嘗試使用x.new和y.new作爲一個新的數據幀的列：

> predict(m, data=data.frame(x=x.new, y=y.new)) 
     1   2   3   4   5   6   7 
-0.0157090 1.1667958 -1.3797101 0.1185750 0.7786496 1.7666232 -0.6692865 
     8   9   10   11   12   13   14 
1.9720532 0.3514206 1.1677019 0.6441418 -2.3010431 -0.3228424 -0.2181511 
     15   16   17   18   19   20 
-0.8883275 0.4549592 -1.0377040 0.1750522 -2.4542843 1.2250101

這給了20值而不是5，所以不可能是正確的。

嘗試2：也許predict感到困惑，因爲y^2值沒有提供？嘗試使用model.frame以正確的格式提供數據。

> predict(m, model.frame(~ x.new + y.new + I(y.new^2))) 
     1   2   3   4   5   6   7 
-0.0157090 1.1667958 -1.3797101 0.1185750 0.7786496 1.7666232 -0.6692865 
     8   9   10   11   12   13   14 
1.9720532 0.3514206 1.1677019 0.6441418 -2.3010431 -0.3228424 -0.2181511 
     15   16   17   18   19   20 
-0.8883275 0.4549592 -1.0377040 0.1750522 -2.4542843 1.2250101 
Warning message: 
'newdata' had 5 rows but variables found have 20 rows

同樣，這會導致20個值（加上警告），所以不能正確。

來源

2016-11-16 jochen

'newdata' not'data' for'predict'。使用'預測（m，newdata = data.frame（x = x.new，y = y.new））' –

參數是newdata（而不是data）告訴predict什麼預測。

predict(m, newdata = data.frame(x = x.new, y = y.new))

來源

2016-11-16 14:17:10 Dason

@Cath - 因爲這是一個簡單的答案，我不在乎或不想去搜索重複。他們提供了一個可重複的例子，所以我沒有立即討論這個問題，所以我想我會提供幫助。 – Dason

@Cath他們是否應該在幫助頁面花更多時間？大概。但我給了人們這個懷疑的好處。誰沒有花費大量時間瀏覽幫助頁面，卻沒有意識到參數名稱與您的想法稍有不同，並且您在整個搜索過程中都忽略了這個小細節？問題應該關閉嗎？絕對。應該有降價嗎？我不這麼認爲，但你可以自由地不同意。 – Dason

謝謝，這解決了我的問題。 – jochen

將新數據輸入預測（）進行多重回歸？

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