如何从R中的线性回归预测单个值？ [英] How can I predict a single value from a linear regression in R?

问题描述

我已经将美元价格与GDPPC进行了线性回归，像这样：

I've made a linear regression of dollar prices to GDPPC like so:

r = lm(dollar_value ~ GDPPC, prices_gdp)

（ prices_gdp 是 data.table ，如果这很重要）。

(prices_gdp is a data.table, if that matters).

我现在可以轻松地基于<$ c生成一堆值$ c> data.table 使用 predict 。但是我要做的是（为了在图表上绘制 geom_abline ）是在GDPPC为零时计算美元价值，然后将其取回为数字， em> like

I can now easily generate a bunch of values based on a data.table using predict. But what I want to do (in order to plot a geom_abline on a chart) is calculate the dollar value when GDPPC is zero, and get that back as a number—something like

predict(r, 0)

这给了我一个错误： eval中的错误（predvars，data，env）：找不到对象'GDPPC'。有什么办法可以做到，没有创建一个新的虚拟机 data.table ，将GDPPC = 0作为唯一的行，输入它，然后将其取出呢？ / p>

This gives me an error: Error in eval(predvars, data, env): object 'GDPPC' not found. Is there any way of doing this short of creating a new dummy data.table with GDPPC=0 as its only row, feeding it in, and then pulling the number out?

推荐答案

您可以创建相同的数据表，并将回归系数GDPPC设置为零。尝试：

You can just create the same data table and put the regressor GDPPC to zero. Try:

predict(r, data.frame(GDPPC = 0))

这篇关于如何从R中的线性回归预测单个值？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！