如何从R中的线性回归预测单个值？

Question

我将美元价格与GDPPC进行了线性回归，如下所示：

r = lm(dollar_value ~ GDPPC, prices_gdp)

（如果重要， prices_gdp是一个data.table ）。

现在，我可以使用predict轻松地基于data.table生成一堆值。 但是我想要做的（为了在图表上绘制geom_abline ）是在geom_abline为零时计算美元值，然后将其取回为数字， 就像

predict(r, 0)

这给了我一个错误： Error in eval(predvars, data, env): object 'GDPPC' not found的错误： Error in eval(predvars, data, env): object 'GDPPC' not found 。 除了创建一个新的虚拟数据表（ data.table = 0作为唯一行），将其输入然后将其取出来之外，还有什么办法可以做到？

Answer 1

您可以只创建相同的数据表，并将回归器GDPPC设置为零。 尝试：

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

Answer 2

您可以创建一个函数，该函数提取模型中术语的名称并进行调用以为您预测。

preds <- function(o, vals){
  #' Make prediction from simple linear regression
  #'
  #' Makes a prediction from a simple linear regression without
  #' needing to manually create a data.frame.  This will fail
  #' on models with more than one predictor.
  #' @param o The lm object to use to make predictions
  #' @param vals The values to make predictions for.
  dat <- setNames(data.frame(vals), as.character(formula(o)[[3]]))
  predict(o, newdata = dat)
}

并使用它...

> o <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
> preds(o, 1:3)
       1        2        3 
31.94065 26.59618 21.25171